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Natividad Rico Ríos, Santiago García Pinteño, Antonio José Reche Martínez
La diabetes mellitus tipo 2 es una de las enfermedades crónicas más prevalentes a nivel global, cuya adecuada gestión depende en gran medida del control preciso de la glucemia a largo plazo. La medición de hemoglobina glicosilada (HbA1c) es una herramienta clave en la monitorización de esta enfermedad, ya que refleja los niveles promedio de glucosa en sangre durante los últimos 2-3 meses. Tradicionalmente, las muestras de sangre recolectadas en tubos con EDTA han sido el estándar para medir HbA1c. Sin embargo, en los últimos años, el uso de tarjetas de manchas de sangre seca (DBS) ha ganado protagonismo debido a su conveniencia, especialmente en entornos donde el acceso a laboratorios es limitado. Este protocolo de investigación tiene como objetivo comparar la precisión de los niveles de HbA1c entre muestras recolectadas en EDTA y DBS en pacientes con diabetes tipo 2, analizando su viabilidad como alternativa en el manejo clínico de la enfermedad. Los resultados podrían tener implicaciones importantes para optimizar el control de la diabetes en contextos con recursos restringidos.
Type 2 diabetes mellitus is one of the most prevalent chronic diseases worldwide, and its proper management largely depends on the accurate long-term monitoring of blood glucose levels. Glycated haemoglobin (HbA1c) measurement is a key tool in monitoring this disease, as it reflects average blood glucose levels over the past 2-3 months. Traditionally, blood samples collected in EDTA tubes have been the standard for HbA1c measurement. However, in recent years, the use of dried blood spot (DBS) cards has gained prominence due to their convenience, especially in settings where laboratory access is limited. This research protocol aims to compare the accuracy of HbA1c levels between EDTA and DBS samples in patients with type 2 diabetes, evaluating the feasibility of DBS as an alternative in the clinical management of the disease. The results could have significant implications for optimizing diabetes control in resource-constrained settings.
