Diseño e implementación de nuevas herramientas para el análisis de la prevalencia e incidencia de Diabetes Mellitus
type: CreativeWork
description: Introducción y objetivos: La diabetes (DM) en una patología cada vez más frecuente. En pacientes con enfermedad cardiovascular se asocia a un peor pronóstico y a una mayor comorbilidad. Su diagnóstico precoz posibilita el inicio de medidas de prevención secundaria que han demostrado reducir el riesgo de eventos isquémicos. Aunque es conocido que la sobrecarga oral de glucosa (SOG) es el mejor método de despistaje, ésta no es muy usada en la práctica clínica. El objetivo de esta tesis es descubrir herramientas que permitan optimizar el diagnostico de diabetes en pacientes con enfermedad coronaria. Material y métodos: Realizamos SOG a los pacientes no diabéticos sometidos a intervencionismo coronario durante el periodo de reclutamiento de 7 meses. Los pacientes fueron seguidos durante tres años. Mediante estadística clásica y técnicas de inteligencia artificial establecimos modelos/scores de riesgo para la prevalencia e incidencia de DM. Comprobamos su precisión diagnóstica y su calibración. Posteriormente realizamos una comparación y validación interna de estos modelos. Resultados: Población total n=580. La distribución del estado glucometabólico fue (IC 95%): DM conocida 28.8% (25.2-32.6), nueva DM 16.2% (13.1-19.8), prediabetes 25.5% (21.8-29.5) y regulación normal de glucosa 29.5% (25.5 -33.7). Un total de 51 pacientes fueron diagnosticados con DM oculta (solo por SOG). Después de 3 años de seguimiento, la incidencia fue de 43,6 casos / 1000 pacientes por año (IC del 95%: 26,8 a 60,4).En los modelos predictores de riesgo las variables relacionadas con el metabolismo glucídico como la hemoglobina glicosilada o la glucemia basal fueron las de mayor peso estadístico. El score de prevalencia por regresión logística presenta un área bajo la curva (AUC) fue de 0,801 (IC 95% 0,738-0,864), p<0,001 frente a AUC 0,840 (IC 95% 0,789-0,91), p<0,001 conseguido con Random Forest. Ambos modelos presentan una sensibilidad superior al 85% y un valor predictivo negativo del 95%. Ba…
abstract: Introducción y objetivos: La diabetes (DM) en una patología cada vez más frecuente. En pacientes con enfermedad cardiovascular se asocia a un peor pronóstico y a una mayor comorbilidad. Su diagnóstico precoz posibilita el inicio de medidas de prevención secundaria que han demostrado reducir el riesgo de eventos isquémicos. Aunque es conocido que la sobrecarga oral de glucosa (SOG) es el mejor método de despistaje, ésta no es muy usada en la práctica clínica. El objetivo de esta tesis es descubrir herramientas que permitan optimizar el diagnostico de diabetes en pacientes con enfermedad coronaria. Material y métodos: Realizamos SOG a los pacientes no diabéticos sometidos a intervencionismo coronario durante el periodo de reclutamiento de 7 meses. Los pacientes fueron seguidos durante tres años. Mediante estadística clásica y técnicas de inteligencia artificial establecimos modelos/scores de riesgo para la prevalencia e incidencia de DM. Comprobamos su precisión diagnóstica y su calibración. Posteriormente realizamos una comparación y validación interna de estos modelos. Resultados: Población total n=580. La distribución del estado glucometabólico fue (IC 95%): DM conocida 28.8% (25.2-32.6), nueva DM 16.2% (13.1-19.8), prediabetes 25.5% (21.8-29.5) y regulación normal de glucosa 29.5% (25.5 -33.7). Un total de 51 pacientes fueron diagnosticados con DM oculta (solo por SOG). Después de 3 años de seguimiento, la incidencia fue de 43,6 casos / 1000 pacientes por año (IC del 95%: 26,8 a 60,4).En los modelos predictores de riesgo las variables relacionadas con el metabolismo glucídico como la hemoglobina glicosilada o la glucemia basal fueron las de mayor peso estadístico. El score de prevalencia por regresión logística presenta un área bajo la curva (AUC) fue de 0,801 (IC 95% 0,738-0,864), p<0,001 frente a AUC 0,840 (IC 95% 0,789-0,91), p<0,001 conseguido con Random Forest. Ambos modelos presentan una sensibilidad superior al 85% y un valor predictivo negativo del 95%. Ba…
author: Vegas Valle, José Miguel
language: spa
keywords: Medicina interna, Cardiología, Endocrinología
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
date published: 2019-01-29
date modified: 2026-07-24T03:41:23Z
provider: Universidad de Oviedo
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad de Oviedo

PropertyValue
property ID: Handle
value: http://hdl.handle.net/10651/50422