México
Objetivo: establecer la capacidad discriminativa del puntaje de riesgo finlandés para disglucemia en usuarios de una unidad de medicina familiar localizada en zona conurbana del Estado de Guerrero, México. Material y métodos: Realizamos un estudio transversal de marzo a diciembre del 2021 en una Unidad de Medicina Familiar. Previo consentimiento informado aplicamos a 200 personas de 20 a 60 años, el puntaje de riesgo finlandés para detección de disglucemia, obtuvimos medidas somatométricas y cifras de glucosa plasmática en ayuno. Estimamos sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y negativo, razón de verosimilitud positiva y negativa, y calculamos el área bajo la curva (AUC) para estimar la capacidad discriminativa del puntaje de riesgo, donde la prueba de referencia fue la glucosa en ayuno. Realizamos análisis bivariado para identificar factores asociados a disglucemia, obteniendo Odds Ratio (OR), e intervalos de confianza del 95 % (IC95%). Resultado: La ocurrencia de disglucemia fue de 26.5 % (53/200). El AUC de la curva ROC del puntaje finlandés para disglucemia fue de 0.65 (IC95% 0.57-0.74). Los factores asociados a diabetes fueron ≥40 años (OR 2.1; IC95% 1.1-3.9), índice de masa corporal ≥25 Kg/m2 (OR 2.8; IC95% 1.2-6.7) y padecer hipertensión arterial (OR 2.2; IC95% 1.1-4.4). Conclusiones: El FINDRISC demostró por AUC ser una mala herramienta para detectar personas en riesgo de padecer disglucemia, en población adscrita a unidad médica conurbana.
Objective: to establish the discriminative capacity of the Finnish risk score for dysglycemia in users of a family medicine unit located in the suburbs of the State of Guerrero, Mexico. Material and methods: We conducted a cross-sectional study from March to December 2021 in a Family Medicine Unit. With prior informed consent, we applied the Finnish risk score for the detection of dysglycemia to 200 people between the ages of 20 and 60, we obtained somatometric measurements and fasting plasma glucose figures. We estimated sensitivity, specificity, positive and negative predictive value, positive and negative likelihood ratio, and calculated the area under the curve (AUC) to estimate the discriminative ability of the risk score, where the reference test was fasting glucose. We performed bivariate analysis to identify factors associated with dysglycemia, obtaining Odds Ratio (OR) and 95% confidence intervals (95%CI). Result: The occurrence of dysglycemia was 26.5% (53/200). The AUC of the ROC curve of the Finnish score for dysglycemia was 0.65 (95%CI 0.57-0.74). The factors associated with diabetes were ≥40 years (OR 2.1; 95%CI 1.1-3.9), body mass index ≥25 Kg/m2 (OR 2.8; 95%CI 1.2-6.7) and suffering from arterial hypertension (OR 2.2; 95%CI 1.1 -4.4). Conclusions: The FINDRISC was shown by AUC to be a poor tool for detecting people at risk of suffering from dysglycemia, in a population attached to a suburban medical unit.
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