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Perú
Introducción: La resistencia a la insulina (RI) es una de las principales causas del desarrollo de patologías crónicas. Es indispensable su detección temprana, por ello es importante estudiar métodos más asequibles y menos costosos como los biomarcadores. Objetivo: Determinar la precisión diagnóstica de once biomarcadores para RI en una muestra de pobladores peruanos. Metodología: Estudio de pruebas diagnósticas. Análisis de base de datos secundario del estudio PERU MIGRANT. Para medir RI se utilizó como referencia la evaluación del modelo homeostático (HOMA-IR) ? 2,8. Los biomarcadores se basaron en la ratio de lípidos, los indicadores de lípido visceral, los indicadores con triglicéridos y glucosa (TyG), y los indicadores con cintura abdominal. Para la precisión se utilizó el análisis de la curva de características operativas del receptor y el área bajo la curva (AUC) con sus respectivos intervalos de confianza al 95% (IC95%). Resultados: Se estudió a 938 participantes. La prevalencia de RI fue del 9,91%. En relación con el análisis ROC, el índice TyG – índice de masa corporal (TyG – IMC) tuvo el mayor AUC, tanto en hombres: AUC=0,85 (0,81 - 0,90), corte=241,55; sens=92,5 (79,6 - 98,4) y esp=78,3 (73,9 - 82,2); como en mujeres: AUC=0,81 (0,76 - 0,85), corte=258,77; sens=79,2 (70,3 - 86,5) y esp= 82,1 (78,0 - 85,8). Discusión: Según los datos analizados, el índice TyG-IMC es el mejor indicador para medir RI. Es un índice simple que se puede tomar de manera rutinaria en la práctica clínica diaria. Es conveniente añadir futuros estudios prospectivos que confirmen su capacidad predictiva.
Introduction: Insulin resistance (IR) is one of the main causes of chronic disease. Early detection is essential, which is why it is important to study more affordable and less expensive methods, such as biomarkers. Objective: To determine the diagnostic accuracy of 11 biomarkers of IR in a sample of Peruvian residents. Method: diagnostic tests. Secondary Database Analysis of the PERU-MIGRANT Study. To measure RI, a homeostatic model evaluation (HOMA-IR) ? 2.8 was used as a reference. Biomarkers were based on the lipid ratio, visceral lipid indicators, indicators of triglycerides and glucose (TyG), and indicators of abdominal waist. For precision, the receiver operating characteristic curve and area under the curve (AUC) with their respective 95% confidence intervals (95%CI) were used. Results: A total of 938 participants were studied. The prevalence of IR was 9.91%. In relation to the ROC analysis, the TyG index – body mass index (TyG – BMI) had the highest AUC, both in men: AUC=0.85 (0.81 - 0.90), cut-off=241.55; sens=92.5 (79.6 - 98.4) and sp=78.3 (73.9 - 82.2); as in women: AUC=0.81 (0.76 - 0.85), cut-off=258.77; sens=79.2 (70.3 - 86.5) and esp= 82.1 (78.0 - 85.8). Discussion: According to the data analyzed, the TyG-IMC index is the best indicator for measuring IR. It is a simple index that can be routinely used in clinical practice. Future prospective studies are needed to confirm its predictive capacity.
