Resumen de Detección oportuna de prediabetes y diabetes

María Rosalba Rojas Martínez, María Consuelo Escamilla Núñez, Lilia V. Castro Porras, Donají V. Gómez Velasco, Martín Romero Martínez, María Isidra Hernández Serrato, Ruy López Ridaura, Miguel Ángel Diaz, Carlos Alberto Aguilar Salinas

• español

  Objetivo. Diseñar y valorar un puntaje de riesgo para pre-diabetes y diabetes en adultos de 20 años no diagnosticados en México en el periodo 2021-2023. El puntaje se desarrollará con información de la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición (Ensanut) Continua de los años 2021, 2022 y 2023 y servirá para elaborar recomendaciones de salud pública. Material y métodos. Se utilizó información de los adultos de 20 años o más participantes en la Ensanut Continua 2021-2023. El puntaje de riesgo se construirá a partir de modelos de re-gresión logística múltiple para detectar prediabetes y diabetes en personas no diagnosticadas. Resultados. El puntaje de riesgo propuesto obtuvo lo siguiente: sensibilidad de 68.3%, especificidad de 70.1% y porcentaje de correctamente clasi-ficados de 69.6%. El 29% de los adultos estaba en riesgo de presentar prediabetes o diabetes. Conclusión. El puntaje de riesgo tuvo buen desempeño y puede ser útil para tamizaje; además, permite identificar a las personas más vulnerables de presentar prediabetes o diabetes y hacer recomendaciones a las autoridades de salud para su implementación.

• English

  Objective. Design and evaluate a risk score for predia-betes and diabetes in undiagnosed adults aged 20 years and older in Mexico from 2021 to 2023. The score is developed with information from Encuesta Nacional de Salud y Nutrición (Ensanut) Continua 2021-2023 and will be used to develop public health recommendations. Materials and methods. Using the information from adults aged 20 years and older participating in the Ensanut Continua 2021-2023. Multiple logistic regression models are presented for prediabetes and undiagnosed diabetes. Results. The proposed cut-off points of the final models obtained: sensitivity of 68.3%, specificity 70.1%, a percentage of correctly classified of 69.6%.The risk of having prediabetes or diabetes was 29%. Conclusion.The risk score worked well and may be useful for screening, besides, It allows you to identify the people most vulnerable to prediabetes or diabetes and makes recommendations to health authorities for improvement.