Rendimiento diagnóstico y puntos de corte para la predicción de la resistencia a la insulina utilizando el índice de matsuda como referencia para índices subrogados de los niveles séricos de glucosa e insulina en hombres adultos jóvenes no diabéticos - un enfoque computacional
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Autores
Ortega Ramírez, Gustavo Eduardo
Director
Franco Vega, Roberto
Caminos, Jorge Eduardo
Darghan Contreras, Aquiles Enrique
Tipo de contenido
Trabajo de grado - Especialidad Médica
Idioma del documento
EspañolFecha de publicación
2024
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Resumen
La resistencia a la insulina (RI) está fuertemente asociada con las enfermedades crónicas no transmisibles (ENT), incluidas la diabetes tipo 2, las enfermedades cardiovasculares y el cáncer. Utilizando un enfoque computacional para predecir la RI con el índice de Matsuda como referencia, este estudio tuvo como objetivo determinar el valor de corte óptimo y la precisión del diagnóstico para índices sustitutos en hombres adultos jóvenes no diabéticos. Se realizó un estudio descriptivo transversal con noventa y tres hombres jóvenes (de 18 a 31 años). Se tuvieron encuenta características clínicas, bioquímicas, hormonales, antropométricas y composición corporal (DEXA). Se examinó el enfoque computacional para evaluar la precisión del diagnóstico de RI y el valor de corte utilizando parámetros de diferencia y otras herramientas estadísticas para hacer que el resultado sea sólido. Se establecieron con la mayor sensibilidad y especificidad en el valor de corte óptimo, respectivamente, para HOMA-IR (0,91; 0,98; 3,40), QUICKI (0,98; 0,96; 0,33), TyG-WC (1,00; 1,00; 427,77), TyG-BMI. (1,00; 1,00; 132,44), TyG-WHtR (0,98; 1,00; 2,48), WHtR (1,00; 1,00; 0,53), WC (1,00; 1,00; 92,63), IMC (1,00; 1,00; 28,69), TFM (%) (1,00; 1,00; 31,07), FA (%) (1,00; 0,98; 40,33), LAP (0,84; 1,00; 45,49), leptina (0,91; 1,00; 16,08), LAR (0,84; 1,00; 1,17) e insulina en ayunas ( 0,91; 0,98; 16,01). Conclusiones, se utilizó el enfoque computacional para determinar la precisión del diagnóstico y el valor de corte óptimo para determinar la RI, a utilizar en la atención de salud preventiva (Texto tomado de la fuente).
Abstract
Insulin resistance (IR) are strongly associated with chronic non-communicable
diseases (NCDs), including type 2 diabetes, cardiovascular disease and cancer. Using
a computational approach to predict IR with Matsuda index as reference, this study aimed
to determine the optimal cut-off value and diagnosis accuracy for surrogate indices in
non-diabetic young adult men. Methods, A cross-sectional descriptive study was carried
out with ninety three young men (ages 18–31). Clinical, biochemical, hormonal,
anthropometric characteristics and body composition (DEXA) were determined. The
computational approach to evaluate the IR diagnostic accuracy and cut-off value using
difference parameters was examined and other statistical tools to make the output robust.
Results, Highest sensitivity, specificity at the optimal cutoff value respectively, were
established for HOMA-IR (0.91; 0.98; 3.40), QUICKI (0.98; 0.96; 0.33), TyG-WC (1.00;
1.00; 427.77), TyG-BMI (1.00; 1.00; 132.44), TyG-WHtR (0.98; 1.00; 2.48), WHtR (1.00;
1.00; 0.53), WC (1.00; 1.00; 92.63), BMI (1.00; 1.00; 28.69), TFM (%)(1.00; 1.00; 31.07), AF (%)(1.00; 0.98; 40.33), LAP (0.84; 1.00; 45.49), Leptin (0.91; 1.00; 16.08), LAR
(0.84; 1.00; 1.17) and fasting insulin (0.91; 0.98; 16.01). Conclusions, The
computational approach was used to determine the diagnosis accuracy and the
optimal cut-off value to determine IR to use in preventive health care.
Descripción Física/Lógica/Digital
ilustraciones, diagramas