ABSTRACT
Fundamentos: Las disparidades sociales en México han afectado a los grupos indígenas dejándolos en estadode vulnerabilidad ante las enfermedades crónicas, reflejando la necesidad de herramientas para undiagnóstico precoz de hiperglucemia. El objetivo de este estudio fue evaluar la capacidad predictiva demediciones antropométricas para identificar hiperglucemia en mujeres adultas zapotecas.Métodos: Estudio transversal analítico realizado en 130 mujeres zapotecas. Se efectuaron pruebasestadísticas como, t de student, U-mann-whitney y X2para variables sociodemográficas, antropométricas yclínicas. Se obtuvieron puntos de corte del IMC, CC y el ICT utilizando curvas ROC y se obtuvieron razones deprevalencia (RP) mediante regresión de Poisson con varianza robusta para su asociación conhiperglucemia. Un valor p<0.05 se consideró estadísticamente significativo.Resultados: Se encontró una elevada proporción conjunta de sobrepeso y obesidad de 90,6% ehiperglucemia (prediabetes y diabetes) de 43,1%. La CC y el ICT se asociaron significativamente (RP=1,75; IC:1,14-2,69) y (RP=1,75; IC: 1,12-2,75) aumentando 75% la probabilidad de hiperglucemia con puntos de cortede 97.5cm y 0.65 respectivamente.Conclusiones: La CC y el ICT son buenos predictores de hiperglucemia en la población estudiada, además detener la bondad de ser herramientas accesibles que se adaptan a las necesidades de grupos vulnerables. (AU)
Background: Social disparities in Mexico have affected indigenous groups leaving them in a state ofvulnerability to chronic diseases, reflecting the need for tools for early diagnosis. The objective of this studywas to evaluate the predictive capacity of anthropometric measurements to identify hyperglycemia in adultZapotec women.Methods: Cross-sectional analytical study conducted in 130 Zapotec women. Statistical tests such asStudent's t, Mann-Whitney U and X2 were performed for sociodemographic, anthropometric and clinicalvariables. Cut-off points for BMI, CC and CTI were obtained using ROC curves and prevalence ratios (PR) wereobtained by Poisson regression with robust variance for their association with hyperglycemia. A p-value <0,05was considered statistically significant.Results: We found a high combined proportion of overweight and obesity of 90,6% and hyperglycemia(prediabetes and diabetes) of 43,1%. CC and CTI were significantly associated (PR=1,75; CI:1,14-2,69) and(PR=1,75; CI: 1,12-2,75) increasing 75% the probability of hyperglycemia with cut-off points of 97,5 cm and0,65 respectively.Conclusions: CC and ICT are good predictors of hyperglycemia in the population studied, in addition to havingthe goodness of being accessible tools that adapt to the needs of vulnerable groups. (AU)
