Precisión de la prueba de riesgo del ADA y la prueba de riesgo peruana como cribado para prediabetes
Descripción del Articulo
Introducción: La prediabetes, en su gran mayoría evolucionará hacia diabetes mellitus; por ello, es importante su detección temprana, a través de pruebas de cribado. Objetivo: Estimar la precisión de la prueba de riesgo del ADA y la prueba de riesgo peruana como cribado para prediabetes. Métodos: Es...
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2022 |
| Institución: | Universidad Tecnológica del Perú |
| Repositorio: | UTP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
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Introducción: La prediabetes, en su gran mayoría evolucionará hacia diabetes mellitus; por ello, es importante su detección temprana, a través de pruebas de cribado. Objetivo: Estimar la precisión de la prueba de riesgo del ADA y la prueba de riesgo peruana como cribado para prediabetes. Métodos: Estudio transversal para pruebas diagnósticas. Para el diagnóstico de prediabetes se utilizó la glucosa en ayunas como prueba de referencia. Para evaluar el rendimiento diagnóstico discriminativo se utilizó el gráfico de curvas COR que se presentó con el área bajo la curva y se tomó en cuenta la sensibilidad para determinar el punto de corte. Se calcularon los intervalos de confianza al 95 %. Se trabajó con un total de 441 sujetos. Resultados: La prevalencia de prediabetes fue 14,29 %. El punto de corte de la prueba de riesgo del ADA fue 4; presentó un área bajo la curva de 0,79 (IC95 %: 0,75 – 0,83) y la sensibilidad del 93,7 % (IC95 %: 84,5 – 98,2). Mientras que para la prueba de riesgo peruana se escogió un corte de 2. El área bajo la curva fue de 0,72 (IC95 %: 0,67 – 0,78) y la sensibilidad del 79,4 (IC95 %: 67,3 – 88,5). Conclusiones: La prueba de riesgo del ADA, con un punto de corte de 4, supera a la prueba de riesgo peruana como método de cribado para prediabetes. De confirmarse dichos resultados en otros trabajos prospectivos, se puede recomendar su uso en zonas donde se tenga poco acceso a análisis de laboratorio. |
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Se trabajó con un total de 441 sujetos. Resultados: La prevalencia de prediabetes fue 14,29 %. El punto de corte de la prueba de riesgo del ADA fue 4; presentó un área bajo la curva de 0,79 (IC95 %: 0,75 – 0,83) y la sensibilidad del 93,7 % (IC95 %: 84,5 – 98,2). Mientras que para la prueba de riesgo peruana se escogió un corte de 2. El área bajo la curva fue de 0,72 (IC95 %: 0,67 – 0,78) y la sensibilidad del 79,4 (IC95 %: 67,3 – 88,5). Conclusiones: La prueba de riesgo del ADA, con un punto de corte de 4, supera a la prueba de riesgo peruana como método de cribado para prediabetes. De confirmarse dichos resultados en otros trabajos prospectivos, se puede recomendar su uso en zonas donde se tenga poco acceso a análisis de laboratorio.Campus Lima Norteapplication/pdfspaEditorial Ciencias MedicasCURevista Cubana de Medicina Militar;vol. 51, n° 4info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Repositorio Institucional - UTPUniversidad Tecnológica del Perúreponame:UTP-Institucionalinstname:Universidad Tecnológica del Perúinstacron:UTPPrediabetesCribado (medicina)Prevención primariahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.00.00Precisión de la prueba de riesgo del ADA y la prueba de riesgo peruana como cribado para prediabetesinfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionORIGINALJ.Torres_RCMM_Articulo_spa_2022.pdfJ.Torres_RCMM_Articulo_spa_2022.pdfapplication/pdf355386http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/6517/1/J.Torres_RCMM_Articulo_spa_2022.pdf2d75e223eacb217bdad24e855da940fcMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/6517/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTJ.Torres_RCMM_Articulo_spa_2022.pdf.txtJ.Torres_RCMM_Articulo_spa_2022.pdf.txtExtracted texttext/plain27695http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/6517/3/J.Torres_RCMM_Articulo_spa_2022.pdf.txt023627f30ad265c38283c69f88b249c3MD53THUMBNAILJ.Torres_RCMM_Articulo_spa_2022.pdf.jpgJ.Torres_RCMM_Articulo_spa_2022.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg18145http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/6517/4/J.Torres_RCMM_Articulo_spa_2022.pdf.jpgbafbf8ba8f58a23e59aafcde30e32d81MD5420.500.12867/6517oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/65172023-01-25 14:03:11.693Repositorio Institucional de la Universidad Tecnológica del Perúrepositorio@utp.edu.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 |
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