Perfiles poblacionales asociados con la asistencia a servicios preventivos para tamizaje de diabetes e hipertensión. Ensanut 2018-19

• Aremis Villalobos ^[1] ; Carlos A Aguilar-Salinas ^[2] ; Martín Romero Martínez ^[1] ; Rosalba Rojas-Martínez ^[1]
  1. [1] Instituto Nacional de Salud Pública

     Instituto Nacional de Salud Pública

     México

     
  2. [2] División de Nutrición, Instituto Nacional de Ciencias Médicas y de la Nutrición Salvador Zubirán. Ciudad de México, México
• Localización: Salud pública de México, ISSN-e 1606-7916, ISSN 0036-3634, Vol. 62, Nº. Extra 6, 2020 (Ejemplar dedicado a: Encuesta Nacional de Salud y Nutrición 2018-19: análisis de sus principales resultados), págs. 754-766
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Population profiles associated with attendance at preventive services to screening tests. Ensanut 2018-19.
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  • español

    Objetivo. Presentar el perfil de la población de 20 años o más que acude a realizarse una prueba de detección de diabetes y de hipertensión. Material y métodos. Con información de la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición 2018-19, se obtuvieron dos modelos de regresión logística múltiple con variables asociadas con la detección de diabetes e hipertensión. Se generaron perfiles basados en combina-ciones de las variables incluidas en el modelo. Se graficaron los incrementos de las probabilidades de acuerdo con los perfiles. Resultados. La población cuyas probabilidades predichas son las más altas para acudir a detección corres-ponde a adultos con antecedente familiar de la enfermedad, con comorbilidad asociada y estilos de vida poco saludables.Conclusiones. El sistema de salud debe buscar personas con el mayor riesgo de desarrollar o tener diabetes e hiper-tensión sin diagnóstico, mediante cuestionarios de riesgo tipo score. A esta población se les deberán hacer estudios de tamizaje y, en su caso, diagnósticos.

  • English

    Objective. We describe the profile of the population aged 20 years and over, who go for a diabetes and hypertension screening test. Materials and methods. Based on the information from Ensanut 2018-19, two multiple logistic regression models were obtained with variables associated with the detection of diabetes and hypertension. Profiles were generated based on combinations of the variables included in the model. Increases in probabilities were plotted according to profiles. Results. Individuals with a family history of the disease, comorbidities or unhealthy lifestyles composed the group that seek for diabetes and hypertension screening.Conclusions. The health system should look for those with the highest risk of developing or having undiagnosed diabetes and hypertension, using risk questionnaires, type score. This population should undergo screening studies and, where appropriate, diagnoses.