Antecedentes: Cuantificar los desenlaces a largo plazo (p. ej., mortalidad) de la diabetes mellitus tipo 2 (DMT2) a nivel poblacional permite comprender el perfil epidemiológico de la DMT2 y establecer prioridades. Objetivo: Estimar la mortalidad atribuible a DMT2 en personas de 20 a más años en América Latina y el Caribe (ALC) en los años 1990 y 2019. Métodos y Materiales: Integramos prevalencias de DMT2 de NCD-RisC, riesgos relativos de asociación entre DMT2 y mortalidad de un meta-análisis de cohortes de ALC, y mortalidad por todas las causas estimada por el Global Burden of Disease Study 2019. Calculamos fracciones atribuibles poblacionales (FAP) y estimamos el número absoluto de muertes atribuibles a DMT2 en 1990 y 2019 multiplicando las FAP por el total de muertes en cada país, año, sexo y grupo etario quinquenal. Resultados: Entre 1985 y 2014 en ALC, la proporción de m...

Introducción: Se necesita cuantificar los desenlaces a largo plazo (p. ej., mortalidad) en la población con diabetes mellitus tipo 2 (DMT2) para comprender el perfil epidemiológico de la DMT2 y establecer prioridades. Calculamos la proporción y número absoluto de muertes atribuibles a DMT2 en América Latina y el Caribe (ALC) utilizando un enfoque estimatorio. Métodos: Integramos las estimaciones de prevalencia de DMT2 del NCD-RisC, riesgos relativos de asociación entre DMT2 y mortalidad de un meta-análisis de cohortes de ALC, y estimaciones de mortalidad por todas las causas del Global Burden of Disease Study 2019. Calculamos las fracciones atribuibles poblacionales (FAP) y estimamos el número absoluto de muertes atribuibles a DMT2 en 1990 y 2019 multiplicando las FAP por el total de muertes en cada país, año, sexo y grupo etario quinquenal. Resultados: Entre 1985 y 2014 en A...

Introducción: El exceso de peso (índice de masa corporal (IMC) ≥25 kg/m2) es de los principales contribuidores de la carga de enfermedades cardiometabólicas (diabetes mellitus tipo 2 (DMT2) y enfermedades cardiovasculares (ECV)) a nivel global. Cuantificar la mortalidad asociada al exceso de peso permite establecer prioridades e informar políticas de salud pública, especialmente en países de mediano y bajo ingreso como el Perú. Métodos: Se calcularon fracciones atribuibles poblacionales (FAP) integrando prevalencias de los rangos de IMC de la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar, y riesgos relativos de asociación entre exceso de peso y mortalidad del Global Burden of Disease. Se multiplicaron las FAP por las muertes cardiometabólicas registradas en el Ministerio de Salud, para así obtener el número de muertes cardiometabólicas atribuibles a exceso de peso por región ...

Objetivo: Cuantificar la frecuencia de trastornos psiquiátricos en el ámbito ambulatorio en Perú, del 2018 al 2021. Métodos: Estudio observacional transversal utilizando información de la Superintendencia Nacional de Salud del Perú. Los diagnósticos psiquiátricos se identificaron mediante códigos de CIE-10. La frecuencia de trastornos psiquiátricos mayores se describe mediante variables demográficas. También se presentan las tendencias mensuales, así como elnúmero de visitas ambulatorias por cada 10.000 habitantes a nivel subnacional. Resultados: Entre 2018-2021, los trastornos psiquiátricos presentaron 3.142.685 visitas ambulatorias (2,3% del total) en el Perú. En todos los grupos de edad laboral, los trastornos de ansiedad y depresión representaron aproximadamente 6 de cada 10 visitas ambulatorias psiquiátricas en mujeres y 4 de cada 10 en hombres. Las tendencias...

Aim: Metabolic syndrome increases the risk of diabetes and cardiovascular disease. Recent studies on the prevalence of metabolic syndrome in Peru have focused on specific populations without national representativeness. Material and Methods: Cross-sectional analysis of a national health survey. Metabolic syndrome was defined according to the criteria of the National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel III (NCEP ATP III) and the International Diabetes Federation (IDF). The prevalence of metabolic syndrome was described according to sociodemographic variables, as well as its most frequent individual components and their predicted cardiovascular risk. Results: We included 917 participants aged 18-59 years. The prevalence of metabolic syndrome was 46% according to the NCEP ATP III criteria and 57% according to the IDF criteria. According to both criteria, prevalence of metabo...

Global targets to reduce salt intake have been proposed, but their monitoring is challenged by the lack of population-based data on salt consumption. We developed a machine learning (ML) model to predict salt consumption at the population level based on simple predictors and applied this model to national surveys in 54 countries. We used 21 surveys with spot urine samples for the ML model derivation and validation; we developed a supervised ML regression model based on sex, age, weight, height, and systolic and diastolic blood pressure. We applied the ML model to 54 new surveys to quantify the mean salt consumption in the population. The pooled dataset in which we developed the ML model included 49,776 people. Overall, there were no substantial differences between the observed and ML-predicted mean salt intake (p<0.001). The pooled dataset where we applied the ML model included 166,677 p...