Estimación de la resistencia a la insulina mediante antropometría y glucosa en ayunas en población mexicana

• María Guadalupe López-Velázquez ^[1] ; Nicolás Camacho-Calderón ^[1] ; Jorge Arturo Torres-Juárez ^[1] ; María del Rosario Moreno-Ramírez ^[1] ; Aida Guadalupe Díaz-Martel ^[1] ; David Salvador Díaz-Ortegón ^[1] ; Siddhartha Mondragón-Rodríguez ^[1] ; César Campos-Ramírez ^[1]
  1. [1] Universidad Autónoma de Querétaro

     Universidad Autónoma de Querétaro

     México

     
• Localización: Gaceta sanitaria: Órgano oficial de la Sociedad Española de Salud Pública y Administración Sanitaria, ISSN 0213-9111, Vol. 40, Nº. 1, 2026
• Idioma: español
• DOI: 10.1016/j.gaceta.2025.102551
• Títulos paralelos:
  • Estimation of insulin resistance using anthropometry and fasting glucose in Mexican population
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    Objetivo Desarrollar y validar internamente un modelo matemático para estimar la resistencia a la insulina (RI) mediante dos variables: el índice de masa corporal (IMC) y la glucosa en ayunas. Este modelo se denomina «índice IMC y glucosa».

    Método Estudio transversal en población mexicana. Se evaluaron 112 participantes mediante métodos estandarizados de muestras de sangre y mediciones antropométricas. Se obtuvo un modelo matemático mediante regresión logística binomial, se validó internamente y se determinó su utilidad clínica.

    Resultados El índice IMC y glucosa obtuvo un AUC de 0,872 (IC95%: 0,807-0,936; p <0,001) y un punto de corte de 0,30, con una sensibilidad del 93% y una especificidad del 69%.

    Conclusiones Nuestros resultados muestran una buena capacidad diagnóstica preliminar, que debe confirmarse en estudios poblacionales mayores y longitudinales para su posible aplicación en atención primaria como método de tamizaje para detectar RI.

  • English

    Objective To develop and internally validate a mathematical model to estimate insulin resistance (IR) using two variables: body mass index (BMI) and fasting glucose. This model is called “BMI-glucose index”.

    Method Cross-sectional study in a Mexican population. 112 participants were evaluated using standardized blood sampling methods and anthropometric measurements. A mathematical model was obtained using binomial logistic regression, internally validated, and its clinical utility was determined.

    Results The BMI-glucose index had an AUC of 0.872 (95%CI: 0.807-0.936; p <0.001) and a cutoff point of 0.30, with a sensitivity of 93% and a specificity of 69%.

    Conclusions Our results show good preliminary diagnostic capacity, which should be confirmed in larger, longitudinal population studies for its possible application in primary healthcare as a screening method to detect individuals with IR.