ABSTRACT
Abstract: Objective: To examine trends in the prevalence of metabolic syndrome (MS) and its components. Materials and methods: Data from 27 800 Mexican adults who participated in Ensanut 2006, 2012, 2016 and 2018 were analyzed. Linear regression was used across each Ensanut period to assess temporal linear trends in the prevalence of MS. Logistic regression models were obtained to calculate the percentage change, p-value for the trend and the association between the presence of MS and the risk of developing type 2 diabetes mellitus (T2DM) over 10 years using the Finnish Diabetes Risk Score (FINDRISC) and cardiovascular disease (CVD) using Globorisk. Results: The prevalence of MS in Mexican adults according to the harmonized definition was: 40.2, 57.3, 59.99 and 56.31%, in 2006, 2012, 2016 and 2018 respectively (p for trend <0.0001). In 2018, 7.62% of metabolic syndrome cases had a significant risk for incident DM2 and 11.6% for CVD. Conclusion: It is estimated that there are 36.5 million Mexican adults living with metabolic syndrome, of which 2 million and 2.5 million have a high risk of developing T2DM or cardiovascular disease respectively, over the next 10 years.
Resumen: Objetivo: Examinar las tendencias en la prevalencia del síndrome metabólico (SM) y de sus componentes. Material y métodos: Se analizaron datos de 27 800 adultos mexicanos que participaron en las Ensanut 2006, 2012, 2016 y 2018. Se utilizó regresión lineal en cada periodo de Ensanut para evaluar las tendencias lineales temporales en la prevalencia del SM. Se obtuvieron modelos de regresión logística para calcular el cambio porcentual, P para la tendencia y las asociaciones entre la SM con el riesgo de desarrollar en 10 años diabetes mellitus tipo 2 utilizando la Finnish Diabetes Risk Score (FINDRISC) y enfermedad cardiovascular utilizando Globorisk. Resultados: La prevalencia de SM en adultos mexicanos según la definición armonizada fue: 40.2, 57.3, 59.99 y 56.31%, en 2006, 2012, 2016 y 2018 respectivamente (p para tendencia <0.0001). En 2018, 7.62% de los casos de síndrome metabólico tenían un riesgo significativo de DM2 incidente y 11.6% de ECV. Conclusión: Se estima que los adultos mexicanos con síndrome metabólico son 36.5 millones; de ellos, dos millones tienen un alto riesgo de desarrollar DMT2 en los próximos 10 años y 2.5 millones enfermedades cardiovasculares.
ABSTRACT
Resumen: Objetivo: Diseñar y validar un score de riesgo de fácil aplicación para detectar prediabetes y diabetes no diagnosticada en población mexicana. Material y métodos: Empleando la información del estudio de cohorte de 10 234 adultos del Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán (INCMNSZ), se identificaron factores de riesgo incluidos en modelos de regresión logística múltiple estratificados por sexo. Los coeficientes beta fueron multiplicados por 10 para obtener el peso de cada variable en el score. Una submuestra de la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición (Ensanut) 2012 se usó para validar el score. Resultados: El score propuesto clasificó correctamente 55.4% a las mujeres con diabetes no diagnosticada y 57.2% a las mujeres con prediabetes o diabetes. Por su parte, clasificó correctamente a los hombres en 68.6 y 69.9%, respectivamente. Conclusiones: Presentamos el diseño y validación de un score de riesgo estratificado por sexo para determinar si un adulto podría tener prediabetes o diabetes, en cuyo caso deberán realizarse estudios de laboratorio para confirmar o descartar el diagnóstico.
Abstract: Objective: To develop and validate an easy-to-use risk score to detect prediabetes and undiagnosed diabetes in Mexican population. Materials and methods: Using information from the Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán's cohort study of 10 234 adults, risk factors were identified and included in multiple logistic regression models stratified by sex. The beta coefficients of the final model were multiplied by 10, thus obtaining the weights of each variable in the score. Results: The proposed score correctly classifies 55.4% of women with undiagnosed diabetes and 57.2% of women with prediabetes or diabetes. While for men it correctly classifies them at 68.6% and 69.9%, respectively. Conclusions: We present the design and validation of a risk score stratified by sex, to determine if an adult could have prediabetes or diabetes, in which case laboratory studies should be performed to confirm or not the diagnosis.