Precisión diagnóstica de la resistencia a la insulina en diabetes y prediabetes
Palabras clave:
diabetes mellitus, estado prediabético, hiperglucemia, resistencia a la insulina, salud públicaResumen
Introducción: Se ha sugerido que el modelo de evaluación homeostática para la resistencia a la insulina (HOMA-IR) puede servir como prueba adicional, que apoye y complemente a las ya existentes, de los estados de hiperglicemia.
Objetivo: Determinar la capacidad diagnóstica del HOMA-IR para diabetes mellitus tipo 2 (DM2) y prediabetes.
Métodos: Estudio observacional transversal de pruebas diagnósticas. La prediabetes y la diabetes se midieron según los niveles elevados de glucosa en ayunas, glucosa posprandial y hemoglobina glicosilada. Para evaluar la eficacia diagnóstica, se empleó la curva de características operativas del receptor (ROC) junto con su correspondiente área bajo la curva (AUC). Se calcularon la sensibilidad y especificidad.
Resultados: La prevalencia de prediabetes y DM2 fueron 18,82 % y 10,52 %, respectivamente. La mediana del HOMA-IR de 1,33. Para la prediabetes en la población total, el HOMA-IR tuvo un AUC de 0,843, con un punto de corte de 1,51, una sensibilidad del 88,37 % y una especificidad del 73,05 %. En el caso de la DM2, el AUC fue de 0,907, con un punto de corte de 2,02, una sensibilidad del 90,91 % y una especificidad del 77,99 %.
Conclusiones: El HOMA-IR demuestra una buena capacidad diagnóstica para detectar prediabetes y DM2. Los resultados sugieren que este puede ser un marcador adicional en la identificación temprana de alteraciones en el metabolismo de la glucosa.
Descargas
Citas
1. Diabetes Canada Clinical Practice Guidelines Expert Committee; Punthakee Z, Goldenberg R, Katz P. Definition, Classification and Diagnosis of Diabetes, Prediabetes and Metabolic Syndrome [Internet]. Can J Diabetes. 2018;42 (Suppl):10-15. DOI: 10.1016/j.jcjd.2017.10.003
2. Saeedi P, Petersohn I, Salpea P, Malanda B, Karuranga S, Unwin N, et al. Global and regional diabetes prevalence estimates for 2019 and projections for 2030 and 2045: Results from the International Diabetes Federation Diabetes Atlas, 9th edition [Internet]. Diabetes Res Clin Pract. 2019;157:107843. DOI: 10.1016/j.diabres.2019.107843
3. Carrillo-Larco R, Bernabé-Ortiz A. Diabetes mellitus tipo 2 en Perú: una revisión sistemática sobre la prevalencia e incidencia en población general. [Internet]. Rev Perú Med Exp Salud Publica. 2019;36(1):26-36. DOI:10.17843/rpmesp.2019.361.4027
4. Seclen SN, Rosas ME, Arias AJ, Huayta E, Medina CA. Prevalence of diabetes and impaired fasting glucose in Peru: report from PERUDIAB, a national urban population-based longitudinal study [Internet]. BMJ Open Diabetes Research and Care. 2015;3(1):e000110. DOI: 10.1136/bmjdrc-2015-000110
5. Sitasuwan T, Lertwattanarak R. Prediction of type 2 diabetes mellitus using fasting plasma glucose and HbA1c levels among individuals with impaired fasting plasma glucose: a cross-sectional study in Thailand. [Internet]. BMJ Open. 2020; 10(11):e041269. DOI: 10.1136/bmjopen-2020-041269
6. Joung KH, Ju SH, Kim JM, Choung S, Lee JM, Park KS, et al. Clinical Implications of Using Post-Challenge Plasma Glucose Levels for Early Diagnosis of Type 2 Diabetes Mellitus in Older Individuals [Internet]. Diabetes Metab J. 2018;42(2):147-54. DOI: 10.4093/dmj.2018.42.2.147
7. Aggarwal M, Verma G, Wahid A, Mathew S, Roat A. Visceral Fat Volume is a Better Predictor of Insulin Resistance than Abdominal Wall Fat Index in Patients with Prediabetes and Type 2 Diabetes Mellitus [Internet]. J Assoc Physicians India. 2022 [acceso: 12/08/2024];70(4):11-2. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35443353/
8. Biernacka-Bartnik A, Kocelak P, Owczarek AJ. The cut-off value for HOMA-IR discriminating the insulin resistance based on the SHBG level in women with polycystic ovary syndrome [Internet]. Front Med. 2023; 10:1100547. DOI: 10.3389/fmed.2023.1100547
9. Cohen JF, Korevaar DA, Altman DG, Bruns DE, Gatsonis CA, Hooft L, et al. STARD 2015 guidelines for reporting diagnostic accuracy studies: explanation and elaboration [Internet]. BMJ Open. 2016; 6(11):e012799. DOI: 10.1136/bmjopen-2016-012799
10. Carrillo-Larco RM, Miranda JJ, Gilman RH, Checkley W, Smeeth L, Bernabe-Ortiz A, et al. The HOMA-IR Performance to Identify New Diabetes Cases by Degree of Urbanization and Altitude in Peru: The CRONICAS Cohort Study [Internet]. Journal of Diabetes Research. 2018; 2018:e7434918. DOI: 10.1155/2018/7434918
11. American Diabetes Association. American Diabetes Association Releases 2023 Standards of Care in Diabetes to Guide Prevention, Diagnosis, and Treatment for People Living with Diabetes [Internet]. Arlington: ADA; 2022. [acceso: 05/08/2023]. Disponible en: https://diabetes.org/newsroom/press-releases/2022/american-diabetes-association-2023-standards-care-diabetes-guide-for-prevention-diagnosis-treatment-people-living-with-diabetes
12. Wallace TM, Levy JC, Matthews DR. Use and abuse of HOMA modeling [Internet]. Diabetes Care. 2004;27(6):1487-95. DOI: 10.2337/diacare.27.6.1487
13. Mantilla Toloza, S. C., & Gómez-Conesa, A. (2007). El Cuestionario Internacional de Actividad Física. Un instrumento adecuado en el seguimiento de la actividad física poblacional. Revista Iberoamericana de Fisioterapia y Kinesiología, 10(1), 48-52. DOI: 10.1016/S1138-6045(07)73665-1
14. Aggarwal M, Verma G, Wahid A, Mathew S, Roat A. Visceral Fat Volume is a Better Predictor of Insulin Resistance than Abdominal Wall Fat Index in Patients with Prediabetes and Type 2 Diabetes Mellitus [Internet]. J Assoc Physicians India. 2022 [acceso: 31/07/2024];70(4):11-12. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35443353
15. Paracha AI, Haroon ZH, Aamir M, Bibi A. Diagnostic Accuracy of Markers of Insulin Resistance (HOMA-IR) and Insulin Sensitivity (QUICKI) in Gestational Diabetes [Internet]. J Coll Physicians Surg Pak. 2021;31(9):1015-9. DOI: 10.29271/jcpsp.2021.09.1015
16. González-González JG, Violante-Cumpa JR, Zambrano-Lucio M, Burciaga-Jimenez E, Castillo-Morales PL, Garcia-Campa M, et al. HOMA-IR as a predictor of Health Outcomes in Patients with Metabolic Risk Factors: A Systematic Review and Meta-analysis [Internet]. High Blood Press Cardiovasc Prev. 2022;29(6):547-64. DOI:10.1007/s40292-022-00542-5
17. Sajiir H, Wong KY, Müller A, Keshvari S, Burr L, Aiello E, et al. Pancreatic beta-cell IL-22 receptor deficiency induces age-dependent dysregulation of insulin biosynthesis and systemic glucose homeostasis [Internet]. Nat Commun. 2024;15(1):4527. DOI: 10.1038/s41467-024-48320-2
18. Jamjl J. Overnutrition, Hyperinsulinemia and Ectopic Fat: It Is Time for A Paradigm Shift in the Management of Type 2 Diabetes [Internet]. International Journal of Molecular Sciences. 2024;25(10):5488. DOI: 10.3390/ijms25105488
19. Vera-Ponce VJ, Rodas-Alvarado L, Talavera JE, Cruz-Ausejo L, Torres-Malca JR, Vera-Ponce VJ, et al. Asociación entre resistencia a la insulina y proteína C reactiva en una muestra de peruanos no obesos [Internet]. Revista del Cuerpo Médico Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo. 2021;14(2):124-7. DOI: 10.35434/rcmhnaaa.2021.142.1021
20. Vera-Ponce VJ, Guerra-Valencia J, Poma MÁ, Loayza-Castro JA, Zeñas-Trujillo GZ, Zuzunaga-Montoya FE, et al. Rendimiento diagnóstico de once indicadores para resistencia a la insulina en una muestra de pobladores peruanos [Internet]. Medicina Clínica y Social. 2023;7(3):168-76. DOI: 10.52379/mcs.v7i3.292
21. Bonora E, Targher G, Alberiche M, Bonadonna RC, Saggiani F, Zenere MB, et al. Homeostasis model assessment closely mirrors the glucose clamp technique in the assessment of insulin sensitivity: studies in subjects with various degrees of glucose tolerance and insulin sensitivity [Internet]. Diabetes Care. 2000;23(1):57-63. DOI: 10.2337/diacare.23.1.57
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Victor Juan Vera Ponce
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Aquellos autores/as que tengan publicaciones con esta revista, aceptan los términos siguientes:- Los autores/as conservarán sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra, el cual estará simultáneamente sujeto a la Licencia de reconocimiento de Creative Commons. Los contenidos que aquí se exponen pueden ser compartidos, copiados y redistribuidos en cualquier medio o formato. Pueden ser adaptados, remezclados, transformados o creados otros a partir del material, mediante los siguientes términos: Atribución (dar crédito a la obra de manera adecuada, proporcionando un enlace a la licencia, e indicando si se han realizado cambios); no-comercial (no puede hacer uso del material con fines comerciales) y compartir-igual (si mezcla, transforma o crea nuevo material a partir de esta obra, podrá distribuir su contribución siempre que utilice la misma licencia que la obra original).
- Los autores/as podrán adoptar otros acuerdos de licencia no exclusiva de distribución de la versión de la obra publicada (p. ej.: depositarla en un archivo telemático institucional o publicarla en un volumen monográfico) siempre que se indique la publicación inicial en esta revista.
- Se permite y recomienda a los autores/as difundir su obra a través de Internet (p. ej.: en archivos telemáticos institucionales o en su página web) antes y durante el proceso de envío, lo cual puede producir intercambios interesantes y aumentar las citas de la obra publicada.
