Universidad Peruana Cayetano Heredia
Capacidad de predicción del desarrollo de Diabetes Mellitus de las medidas antropométricas en una población peruana: cohorte CRONICAS
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| dc.contributor.advisor | Miranda Montero, Juan Jaime | es_ES |
| dc.contributor.author | Zafra Tanaka, Jessica Hanae | es_ES |
| dc.date.accessioned | 2018-11-26T19:33:44Z | |
| dc.date.available | 2018-11-26T19:33:44Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12866/3974 | |
| dc.description.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. | es_ES |
| dc.format | application/pdf | es_ES |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.publisher | Universidad Peruana Cayetano Heredia | es_ES |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es | es_ES |
| dc.subject | Diabetes Mellitus Tipo 2 | es_ES |
| dc.subject | Adiposidad | es_ES |
| dc.subject | Impedancia Eléctrica | es_ES |
| dc.subject | Estudios Prospectivos | es_ES |
| dc.subject | Estudios de Cohortes | es_ES |
| dc.title | Capacidad de predicción del desarrollo de Diabetes Mellitus de las medidas antropométricas en una población peruana: cohorte CRONICAS | es_ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_ES |
| thesis.degree.name | Maestro en Ciencias en Investigación Epidemiológica | es_ES |
| thesis.degree.grantor | Universidad Peruana Cayetano Heredia. Escuela de Posgrado Víctor Alzamora Castro | es_ES |
| thesis.degree.discipline | Ciencias en Investigación Epidemiológica | es_ES |
| dc.publisher.country | PE | es_ES |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.09 | es_ES |
| renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_ES |
| renati.level | http://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro | es_ES |
| renati.discipline | 021097 | es_ES |
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