Capacidad de predicción del desarrollo de Diabetes Mellitus de las medidas antropométricas en una población peruana: cohorte CRONICAS

Abstract

Introducción: La prevalencia de diabetes mellitus tipo 2 (DM2) está en aumento. Un aspecto clave en su prevención es poder seleccionar personas en riesgo para orientar medidas preventivas, para lo cual se pueden usar medidas antropométricas; las cuales han sido poco estudiadas en Latinoamérica. Objetivo: Determinar y comparar la capacidad de predicción del desarrollo de DM2 de cuatro medidas antropométricas: índice de masa corporal (IMC), circunferencia abdominal (CA), índice cintura-cadera (ICC), índice cintura-altura (ICA), y porcentaje de grasa corporal total (%GCT). Métodos: Cohorte prospectiva, análisis secundario de CRONICAS Cohort Study realizado en 3 regiones de Perú. Se seleccionó a los participantes que no tuvieron DM2 al inicio del estudio, y se determinó el desarrollo de DM2 a los 30 meses de seguimiento. Las medidas antropométricas fueron evaluadas al inicio del estudio. La capacidad de predicción de las medidas antropométricas fue calculada usando áreas bajo la curva (AUC) y sus intervalos de confianza al 95% (IC95%). Resultados: Se incluyeron 2523 participantes, la mediana de la edad al inicio del estudio fue 53.8 años (rango intercuartil: 44.6 a 63.5). La incidencia de DM2 a 30 meses fue 4.8%. La capacidad de predicción fue mayor para IMC (AUC: 0.68 IC95% 0.63 a 0.73), CA (AUC: 0.68 IC95% 0.64 a 0.73) e ICA (AUC: 0.68 IC95% 0.63 a 0.72); en comparación a ICC (AUC: 0.59 IC95% 0.54 a 0.64), y %GCT (AUC: 0.65 IC95% 0.57 a 0.67). Al utilizar de forma secuencial el IMC y CA se obtiene una sensibilidad de 77.3% y una especificidad de 75.9%. Conclusiones: En población peruana, las medidas antropométricas por separado poseen una capacidad de predicción pobre para incidencia de DM2. El uso de IMC y CA de forma secuencial mejora la capacidad de predicción.