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Desde 1980 a nivel mundial la diabetes mellitus (DM) aumentó 110% en hombres y 58% en mujeres, alcanzando prevalencias de 9% y 7,9% respectivamente en 20141. Así, se proyectan 600 millones de diabéticos para 2040. Esto, sumado al aumento en la expectativa de vida, proyecta un mayor aumento de prevalencia de retinopatía diabética2.
La retinopatía diabética (RD) de define por la Organización Mundial de la Salud como la quinta causa de deterioro visual (agudeza visual menor de 20/40) luego de los vicios refractivos, cataratas, degeneración macular relacionada a edad y glaucoma3. Sin embargo, de las cinco principales causas de deterioro visual en el mundo, la RD es la única que mostró incremento global entre 1990 y 20202. Además, es la principal causa de ceguera en personas en edad laboral en países desarrollados4. No obstante, países que han implementado estrategias de prevención y tratamiento efectivas han logrado desplazar la RD a segunda causa de ceguera después de las patologías oculares hereditarias4.
Yau et al.5 evaluaron la prevalencia global de RD entre 1980 y 2008. Calcularon una prevalencia de 34,6% para cualquier estadio de RD, 6,96% para RD proliferativa, 6,81% para edema macular diabético y 10,2% para RD con amenaza visual (RD proliferativo y/o edema macular diabético). Al analizar por tipo de diabetes, se calculó una prevalencia de RD de 77,3% en pacientes con DM tipo 1 y 25,2% en DM tipo 2, a nivel mundial. La última prevalencia global calculada de RD en el mundo es de 9,3% en adultos de 20 a 79 años, con proyección de 10,9% para el año 20456. No obstante, existe una gran variabilidad en prevalencia de RD entre países (17,6% en India vs 33,2% en EEUU). En China, recientemente se ha reportado una prevalencia del 40% de RD, en una de las provincias más grandes de ese país7. También existen diferencias entre etnias. Por ejemplo, 32,4% de diabéticos caucásicos vs 48% de los hispanos tienen RD, y, diferencias en una misma etnia (35% en caucásicos de USA vs 15,3% de caucásicos australianos)5.
El estudio reciente de Thomas et al.8 evaluó prevalencia de RD en base a imágenes. Se calculó una prevalencia de 27% para cualquier estadio, 25,2% para RD no proliferativa, 1,4% para RD proliferativa y 4,5% para edema macular diabético. La más baja prevalencia se encontró en Europa (20,6%) sudeste asiático (12,5%) y la mayor prevalencia se encontró en África (33,8%) y pacífico Oeste (36,2%).
Los principales factores de riesgo para incidencia y progresión de RD son la duración de la DM, mal control glicémico y mal control de hipertensión arterial. En el mismo estudio de Yau et al.5 se observa que la prevalencia de RD es mayor a mayor valor de hemoglobina glicosilada, hipertensión arterial y colesterol. No existen diferencias significativas de prevalencia entre hombres y mujeres. Pacientes con hemoglobina glicosilada (HbA1c) menor de 7% la prevalencia de RD es de 18%, mientras que pacientes con HbA1c > 9% la prevalencia es de 51,2%. Pacientes con presiones arteriales menores de 140/90 tienen 30,8% de prevalencia de RD mientras que aquellos con presiones mayores de 140/90 la prevalencia es de 39,6%. Existe diferencia en relación con la prevalencia de RD en pacientes diabéticos tipo 1 y 2. En la DM tipo 1 la prevalencia de RD de 77,3% en comparación con la DM tipo 2 que es de 25,16%.
También, se ha establecido que niveles altos de colesterol se asocian a mayor prevalencia de RD, sin embargo, las estatinas no parecen afectar la prevalencia ni progresión de RD. El estudio Fenofibrate Intervention and Event Lowering in Diabetes (FIELD) demostró que el fenofibrato reduce la progresión de RD en hasta 40%9. Aún no es claro el mecanismo de acción del fenofibrato dado que reduce los niveles principalmente de triglicéridos, no del colesterol9. Otros estudios epidemiológicos han demostrado los efectos de la hiperglicemia, hipertensión y dislipidemia en la incidencia y progresión de la RD10,11. Se demostró también que el control metabólico intensivo con insulina en DM tipo 1 reduce la incidencia de RD en 76% y progresión de la misma en 54%.
En Chile, la prevalencia de DM según la Encuesta Nacional de Salud (ENS) aplicada en el año 2009-2010 es de 9,4%12, sin embargo, la última ENS año 2016-2017 arroja una prevalencia de 12,3%13. También en Chile, otro estudio transversal y descriptivo evaluó a 468 individuos con DM del Centro de Salud Familiar (CESFAM) Cordillera Andina, los cuales fueron sometido a examen anual de fondo de ojo. Se consideraron parámetros como sexo, edad, años de diagnóstico de DM tipo 2 y presencia de RD. La prevalencia de RD fue de 24,78%. Se concentró la RD en el grupo etario entre 50 a 70 años, 51,7% de pacientes con RD tenía 10 o más años de diagnóstico de DM tipo 2 y por último el subtipo más frecuente fue la RD no proliferativa leve con 37,1%14.
Según el registro estadístico mensual de la comuna de Puerto Montt a diciembre de 2020 la población diabética en control es de 20.386 pacientes. De ellos, 12.517 son mujeres y 7.869 son hombres. El 20,9% presenta además una HbA1c mayor a 9%15.
Como hemos visto, los patrones epidemiológicos de DM y de RD están cambiando rápidamente por lo que es importante mantener actualizado los datos de prevalencia de RD en poblaciones de interés.
El propósito de esta investigación es determinar la prevalencia de RD en pacientes con DM 2 en la comuna de Puerto Montt, debido a escasos estudios respecto del tema en la región y a nivel país, y caracterizar socio-demográficamente a los sujetos en estudio, relacionando además la prevalencia de RD con factores asociados a esta patología como es la HbA1c, hipertensión arterial, valores de colesterol, edad y uso de insulina.
Material y Método
Se realizó un estudio cuantitativo, analítico, retrospectivo. Para ello, se diseñó un estudio de casos y controles cuya población estudio fueron los pacientes con DM que acudieron a los CESFAM de la comuna de Puerto Montt para realización de fondo de ojo como método de screening para detectar y graduar RD, durante el año 2018. La base de datos se obtuvo del registro Resumen estadístico Mensual (REM), en base a una planilla de datos anónima. Esta base datos contiene un total de 20386 pacientes diabéticos en control de los cuales son 7.869 hombres y 12.517 mujeres. De estos pacientes 6834 están catalogados con algún grado de RD, con una prevalencia de 33,5%. Los pacientes con RD fueron considerados como casos y controles pacientes con DM sin RD. Como factores de pareamiento se utilizaron rangos de edad, y presencia de complicaciones crónicas. Se consideró para la graduación de RD el “clinical diabetic rethinopathy disease severity scale”16 que considera: sin retinopatía, RD no proliferativa leve, moderada, severa y RD proliferativa.
Para determinar el tamaño de la muestra se utilizó la fórmula para diferencia de las proporciones poblacionales con tamaños desiguales casos y control, (1:2).
Para nuestro estudio se tomó como premisa que la proporción de pacientes que presenta la patología en el grupo control es la misma que en el grupo casos (varianza máxima), nivel de significancia de 5% para una hipótesis a una cola. Asimismo, la asignación de casos fue de 1:2 y una diferencia estimada entre grupo control y casos de 12,1%.
Análisis Estadístico
El análisis de los datos se realizó con el software IBM® SPSS® Statistic 20.0 SPSS, y Microsoft Office Professional Pluss 2013. Se aplicó estadística descriptiva (número de casos, porcentajes, promedios, desviación estándar). Se obtuvo la razón de momios e intervalo de confianza del 95% para cuantificar la probabilidad de la presencia de RD según las variables evaluadas. Para comparar las variables biológicas en los casos y control se utilizó la prueba de Mann Whitney dada la no normalidad de algunas variables. La significancia estadística se evaluó con p < 0,05.
Luego, se realizó un análisis estadístico multivariado para diferentes variables que se pueden presentes en la Tabla 1, aplicando el método en entrada hacia atrás con razón de verosimilitud. El modelo final se obtuvo en el paso 10 con un ajuste de 36,2% y la eliminación de 9 variables para finalmente dejar aquellas que presentan una significancia menor a 10%.
Este estudio fue revisado y aprobado por el comité de ética científico del Servicio de Salud Reloncavi.
Resultados
Con la utilización de la fórmula antes propuesta, se calculó una muestra de 588 individuos, donde resultaron 196 casos y 392 controles.
La composición de la población de estudio en el número de hombres y mujeres por grupo etario dentro de los casos y control no presentó diferencias estadísticamente significativas (Tabla 1).
Tabla 1 Composición población estudio y factores de riesgo asociados a retinopatía diabética
| Variable | Categoría | Casos | Control | Odds Ratio | P | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| n (%) | n (%) | (I.C. 95%) | ||||
| Rango etario | 40 -50 | 11 (5,6) | 30 (7,7) | 0,168 | ns | |
| 50 - 60 | 41 (20,9) | 83 (21,2) | 0,471 | ns | ||
| 60-70 | 65 (33,2) | 132 (33,7) | 0,451 | ns | ||
| 70-80 | 63 (32,1) | 102 (26,0) | 0,063 | ns | ||
| > 80 | 16(8,2) | 45 (11,5) | 0,095 | ns | ||
| Estado nutricional | Obesidad grado I | 73 (84,9) | 143 (86,1) | 0,9 (0,4 — 1,9) | 0,786 | ns |
| Obesidad grado II | 37 (74,0) | 61 (72,6) | 1,1 (0,5 - 2,4) | 0,862 | ns | |
| Obesidad grado III | 10 (43,5) | 40 (63,5) | 0,4 (0,2 - 1,2) | 0,096 | ns | |
| Sobrepeso | 63 (82,9) | 125 (84,5) | 0,9 (0,4 - 1,9) | 0,763 | ns | |
| HTA | 6(18,2) | 6(10,9) | 1,8 (0,5-6,2) | 0,336 | ns | |
| Nefropatia | 54 (28,6) | 104 (26,9) | 1,1 (0,7— 1,6) | 0,681 | ns | |
| IAM | 16(8,2) | 15 (3,8) | 2,2 (1,1 -4,6) | 0,027 | s | |
| AVE | 8 (4,1) | 15 (3,8) | 1,1 (0,4 — 2,6) | 0,885 | ns | |
| Neuropatia | 17 (10,0) | 5 (1,5) | 7,4 (2,7 - 20,3) | 0,0000092 | s | |
| Enfermedad renal crónica | 36(18,5) | 28 (7,2) | 2,9 (1,7-5,0) | 0,0000377 | s | |
| Aterosclerosis | 30(15,6) | 26 (6,8) | 2,6 (1,5-4,5) | 0,001 | s | |
| Antecedentes enfermedad cardiovascular | 37 (19,1) | 37 (9,6) | 2,2 (1,4-3,6) | 0,001 | s | |
| Concentraciones elevadas de proteína C-reactiva | 55 (34,2) | 94 (39,7) | 0,8 (0,5 - 1,2) | 0,266 | ns | |
| Microalbuminuria | 26 (16,4) | 16(6,8) | 2,7 (1,4 - 5,2) | 0,002 | s | |
| Sedentarismo | 172 (88,2) | 325 (84,0) | 1,4 (0,9 - 2,4) | 0,173 | ns | |
| Realiza actividad física | 13(6,7) | 38 (9,8) | 0,7 (0,3 - 1,3) | 0,217 | ns | |
| Tratamiento (uso de insulina) | 123 (62,8) | 58 (14,8) | 9,7(6,5-14,5) | P< 0,0001 | s | |
| Dislipidemia | 161 (82,1) | 326 (83,2) | 0,9 (0,6-1,5) | 0,757 | ns | |
| Antecedentes de tabaquismo | 36 (18,8) | 76 (19,6) | 0,9 (0,6-1,5) | 0,799 | ns | |
HTA: Hipertensión arterial, IAM: Infarto agudo al miocardio, AVE: Accidente vascular encefálico.
La prevalencia de RD en esta muestra fue de 33,3%. El grupo etario que presenta mayor prevalencia son los adultos entre 70-80 años con 38,2%.
En cuanto a los factores de riesgo, los que muestran una mayor asociación a RD son la neuropatía Odds Ratio 7,4 (2,7 - 20,3) y el tratamiento con insulina Odds Ratio 9,7 (6,5 - 14,5) (Tabla 1).
En cuanto a los valores de exámenes y otras mediciones de los casos y controles, estos se pueden analizar en la Tabla 2. Existe diferencia significativa entre casos y controles en valores de colesterol HDL, creatinina, glicemia, hematocrito, HbA1c, hemoglucostest, microalbuminuria, nitrógeno ureico, proteinuria, presión arterial sistólica, T4, urea, y velocidad de filtración glomerular (Tabla 2).
Tabla 2 Comparación del comportamiento de las variables biológicas en los grupos casos y control
| Variable | Casos | Controles | P | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| n | Media (DE) | n | Media (DE) | |||
| Hematocrito (%) | 140 | 39,6 (5,0) | 319 | 41,5 (3,5) | 0,000 | s |
| Hemoglobina (g/dL) | 140 | 13,6(2,0) | 319 | 14,2 (1,5) | 0,004 | s |
| Hemoglucotest (g/dL) | 135 | 210,6 (84,8) | 392 | 178,1 (78,8) | 0,000 | s |
| VHS (mm/H) | 38 | 19,4 (15,7) | 96 | 15,3 (14,2) | 0,170 | ns |
| Urea (mg/dL) | 157 | 47,3 (24,0) | 361 | 36,8(11,3) | 0,000 | s |
| Ácido úrico (mg/dL) | 134 | 4,8 (2,1) | 317 | 4,69 (1,4) | 0,767 | ns |
| Nitrógeno ureico | 76 | 22,0 (10,7) | 167 | 17,1 (10,1) | 0,000 | s |
| Creatinina (mg/dL) | 178 | 1,1 (1,0) | 392 | 0,8 (0,4) | 0,001 | s |
| VFG (ml/min) | 176 | 80,3 (30,2) | 377 | 87,5 (31,3) | 0,041 | s |
| Colesterol HDL (mg/dL) | 186 | 47,4 (14,9) | 392 | 48,9 (11,9) | 0,023 | s |
| Colesterol LDL (mg/dL) | 179 | 99,4 (31,4) | 392 | 99,3 (33,4) | 0,967 | ns |
| Colesterol total (mg/dL) | 187 | 180,4 (41,6) | 392 | 178,3 (38,2) | 0,757 | ns |
| Triglicéridos (mg/dL) | 186 | 166,5 (95,3) | 392 | 150,2(61,3) | 0,269 | ns |
| Glicemia (mg/dL) | 188 | 176,8 (77,0) | 392 | 141,9 (48,7) | 0,000 | s |
| Hemoglobina glicosilada (%) | 183 | 8,4 (1,8) | 392 | 7,0 (1,5) | 0,000 | s |
| T4 (ng/dL) | 33 | 1,4 (0,6) | 70 | 1,5 (1,5) | 0,041 | s |
| TSH (mUI/L) | 53 | 5,1 (13,4) | 117 | 4,0 (3,3) | 0,547 | ns |
| Proteinuria (mg/día) | 44 | 84,3 (118,8) | 39 | 22,8 (45,5) | 0,000 | s |
| Microalbuminuria (mg/dL) | 125 | 11 1,7 (269,5) | 390 | 20,5 (60,5) | 0,000 | s |
| RAC | 130 | 144,5 (527,2) | 392 | 23,9 (75,8) | 0,000 | s |
| PAD | 196 | 75,6(12,2) | 392 | 74,2 (10,8) | 0,066 | ns |
| PAS | 196 | 142,6(21,6) | 392 | 135,5(17,6) | 0,000 | s |
| IMC (Kg/m2) | 196 | 31,8 (4,9) | 392 | 32,3 (5,5) | 0,335 | ns |
| Circunferencia cintura (cm) | 196 | 104,3 (10,8) | 392 | 103,8 (11,8) | 0,688 | ns |
RAC, Razón albúmina creatinina en orina, PAD, presión arterial diastólica VFG, Velocidad de filtración glomerular.
El análisis bivariado se observa en la Tabla 3. Las variables tratamiento con insulina, neuropatía, microalbuminuria muestran que es más probable que se produzca RD cuándo estas variables actúan en conjunto (p < 0,05). El modelo de regresión logística obtenido al analizar el comportamiento conjunto de las variables indica que la mayor probabilidad de presentar retinopatía se produce cuando no están presentes accidente vascular encefálico ni enfermedad renal crónica, pero si todas las otras enfermedades, lo anterior con una probabilidad de 98,3%.
Tabla 3 Análisis multivariado
| Variable | Coeficientes modelo | Error estándar | Odds Ratio (I.C. 95%) | P |
|---|---|---|---|---|
| Tratamiento (uso de insulina) | 2,321 | 0,220 | 10,2(6,7-15,7) | 0,000 |
| Neuropatía | 1,878 | 0,589 | 6,6 (2,1 -20,8) | 0,001 |
| Microalbuminuria | 1,050 | 0,401 | 2,9 (1,4-6,3) | 0,009 |
| Antecedentes enfermedad cardiovascular | 0,888 | 0,343 | 2,5 (1,3 - 4,8) | 0,010 |
| AVE | -1,220 | 0,608 | 0,3 (0,1 - 1,0) | 0,045 |
| Enfermedad renal crónica | 0,622 | 0,328 | 1,9(1 -3,6) | 0,058 |
| Estado nutricional (obesidad) | -0,387 | 0,216 | 0,7 (0,5 - 1,1) | 0,074 |
| Dislipidemia | -0,480 | 0,276 | 0,7 (0,4 - 1,1) | 0,082 |
| Constante | -1,204 | 0,275 | 0,000 |
Discusión
La prevalencia de RD en este estudio fue de 33,3% para la comuna de Puerto Montt, al comparar con estudios nacionales encontramos una prevalencia de 24,5% para la población chilena18. La diferencia encontrada en la comuna de Puerto Montt podría obedecer a un peor control de los pacientes con DM. Un factor para evidenciar esta diferencia pueden ser los valores de HbA1c de los pacientes diabéticos en control. Nuestro estudio muestra una diferencia significativa entre casos y controles, lo que evidencia un peor control metabólico de los casos. Esto, concuerda con otros estudios que señalan que un buen control glicémico puede retrasar la aparición de RD18. Otra diferencia es la proporción de población mayor de 70 años que en nuestro estudio es de 40,3% y en el otro estudio nacional17 es de 29,7%, donde se espera que población de mayor edad tiene mayor riesgo de RD. También en relación con la edad y prevalencia de RD este estudio evidenció mayor prevalencia entre los 70 y 80 años y el grupo de menor prevalencia se encuentra en mayores de 80 años (26,2%). Este hallazgo está relacionado con que, a mayores años de evolución de la enferme dad, mayor es la prevalencia de RD19. En cuanto a la menor prevalencia de retinopatía en los mayores de 80 años probablemente esté determinada por la mayor mortalidad de este grupo etario. Al analizar la prevalencia de RD entre los diferentes grupos etarios no existe diferencia significativa (p = 0,780). A pesar de que se entiende que a más años de diabetes condicionan la aparición de retinopatía17 en este grupo no existen diferencias, lo cual se puede explicar por la severidad de la enfermedad, el mal control o por edad precoz de diagnóstico de DM. En este sentido, se ha demostrado que una edad precoz de diagnóstico de DM está relacionada con mayor mortalidad y complicaciones vasculares y desarrollo de RD20. Otra razón es que se ha descrito recientemente la influencia de determinantes genéticos para complicaciones de la DM21.
Dentro de los antecedentes que se asocian con mayor prevalencia de RD, encontramos el antecedente de enfermedad cardiovascular y enfermedad renal, hallazgos que también se han descrito en otros estudios22. En cuanto al uso de insulina, su uso es más prevalente en el grupo de casos que controles, es importante ya que se ha demostrado que la introducción tardía del uso de insulina en pacientes que lo requieren se asocia más con el desarrollo de RD en pacientes con DM tipo 223. Estos factores se presentan con diferencias estadísticamente significativas para el grupo de casos en relación con los controles y hablan fundamentalmente de daño ya establecido de órgano blanco y, en caso del uso de insulina, de evolución de la enfermedad de difícil manejo.
En la misma línea, se observó diferencia significativa para creatinina, glicemia, hematocrito HbA1c, microalbuminuria, nitrógeno ureico, proteinuria, presión arterial sistólica, T4, urea, velocidad de filtración glomerular y colesterol HDL. La presencia de daño renal se asocia a aumento en los niveles de creatinina y nitrógeno ureico, proteinuria, microalbuminuria y anemia, por lo que podemos hipotetizar de que el daño en la microcirculación renal se correlaciona con daño microvascular a nivel retinal24. La correlación entre mayores valores de presión arterial y mayor progresión de RD ya se ha establecido en la literatura y fue observado también en este estudio. Es importante la relación entre colesterol HDL y RD dado que hay estudios que encontraron correlación positiva25 y otros que no lo encontraron26. Con respecto a los niveles de tiroxina (T4), se ha descrito asociación entre DM tipo 2 e hipotiroidismo subclínico27 así como hipotiroidismo subclínico y RD28. Sin embargo, existen estudios que no encontraron correlación hipotiroidismo y complicaciones microvasculares29.
Tal como señala la literatura, la HbA1c es un indicador bastante certero del control metabólico de pacientes diabéticos30 siendo la meta de control < 7 mg/dl. En Chile, los datos de 2018 muestran que de los pacientes diabéticos en control un 17,7%31 tiene HbA1c < 9 mg/dl. En este estudio, de los casos un 32,7% tenía una HbA1c mayor de 9 mg/dl en tanto que sólo 9,7% los controles tenían el mismo valor. Ello muestra que los casos, que han desarrollado RD tienen peor control metabólico que los controles.
El análisis multivariado muestra la importancia de la asociación de variables conocidas que influyen en la aparición de RD. Por ello, el control de los pacientes diabéticos debe considerar el control de todos los factores que hacen progresar la enfermedad para la aparición de complicaciones como la RD.
La principal fortaleza de este estudio es que muestra la prevalencia de RD y sus factores relacionados en la comuna de Puerto Montt, lo que nos permite mostrar la realidad de un problema de salud pública con rápida progresión. Nuevos estudios deben explorar la causa de alta prevalencia de retinopatía y de hemoglobina glicosilada en la comuna de Puerto Montt.
Conclusiones
La prevalencia de RD que presentó este estudio de casos y controles es superior a la nacional. El porcentaje de pacientes diabéticos en control en la comuna de Puerto Montt con HbA1c < 9 mg/dl también es superior al nacional. Los casos muestran diferencia significativa con los controles en HbA1c, presión arterial sistólica, colesterol HDL y uso de insulina en consistencia con lo que muestra la evidencia.
