Estudio piloto del rendimiento diagnóstico y los puntos de corte de los índices subrogados insulínicos y no insulínicos WtBR, CI, CMI, AIP, MCAi, METS-IR y BRI en hombres adultos – un enfoque matemático

Abstract

Antecedentes: Cada año, las enfermedades no transmisibles (ENT) son responsables de aproximadamente el 74% de las muertes a nivel mundial y suelen estar asociadas con la resistencia a la insulina (RI). Se han propuesto diferentes métodos para diagnosticar y monitorear la RI, pero su precisión puede variar según el sexo, la edad y la etnia. Por tanto, esta investigación tiene como objetivo determinar la precisión diagnóstica, de acuerdo con los puntos de corte establecidos por un algoritmo matemático y estadístico, de los índices subrogados de RI: WtBR, CI, CMI, AIP, MCAi, METS-IR y en comparación con el índice de Matsuda. Métodos: Este estudio exploratorio, transversal en hombres jóvenes no diabéticos; se obtuvo información antropométrica, clínica y bioquímica de todos los participantes y se calcularon los índices subrogados. Los individuos se dividieron en dos grupos con base a la presencia o no de obesidad Resultados: Se determinaron sensibilidad, especificidad y puntos de corte para cada uno de los índices. WtBR presentó una sensibilidad del 93%, especificidad del 92% y un punto de corte de 3.28; CI mostró 93% de sensibilidad, 90% de especificidad y punto de corte de 1.21; CMI alcanzó una sensibilidad de 84%, especificidad de 100% y punto de corte de 0.74; AIP tuvo una sensibilidad de 84%, especificidad de 90% y punto de corte de 0.43; MCAi alcanzó 96% de sensibilidad, 94% de especificidad y punto de corte de 6.42; METS-IR logró 100% de sensibilidad y especificidad con un punto de corte de 43.42; y BRI presentó una sensibilidad del 98%, especificidad del 100% y punto de corte de 4.18. Conclusiones: Los resultados muestran que los índices BRI, METS-IR y MCAi presentan una alta precisión diagnóstica de acuerdo con los puntos de corte definidos por el algoritmo matemático y estadístico, en comparación con el índice de Matsuda. Se recomienda validar estos hallazgos en estudios epidemiológicos a gran escala y en diferentes grupos poblacionales para su implementación clínica generalizada. (Texto tomado de la fuente)

Background: Each year Non-communicable diseases (NCDs) are responsible for about 74% of deaths globally, and they are commonly associated to insulin resistance (IR). Different methods for diagnosing and monitoring of IR have been proposed, but may vary depending on gender, age, and ethnicity/race. Thus, this research aims to determine the diagnostic accuracy according to their cut-off points established by a mathematical and statistical algorithm for IR surrogate indices, waist circumference/body mass index (WtBR), metabolic score for insulin resistance (METS-IR), atherogenic index of plasma (AIP), body roundness index (BRI), McAuley index (MCAi), cardiometabolic index (CMI), and conicity index (CI) compared to the Matsuda index. Methods: This exploratory cross-sectional study was carry out in men; anthropometric, clinical and biochemical information were obtained in all subjects and surrogate indices were calculated. Individuals were divided into two groups based on the presence of obesity, triglyceride levels, BMI, WC and Matsuda index as predictors of IR. Results: Sensitivity, specificity and cut-off points were determined for WtBR (0.93; 0.92; 3.28), CI (0.93; 0.90; 1.21), CMI (0.84; 1.00; 0.74), AIP (0.84; 0.90; 0.43), MCAi (0.96; 0.94; 6.42), METS-IR (1.00; 1.00; 43.42), and BRI (0.98;1; 4.18). Conclusions: The results show that BRI, METS-IR and MCAi indices present high diagnostic accuracy according to their cut-off points for prediction of IR established by the mathematical and statistical algorithm compare to the Matsuda index; these results should be validate in large-scale epidemiologic studies in different population groups for widespread clinical use.