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Predicción de la resistencia a la insulina en la población pediátrica con obesidad

19 Ene 2024 | Actualidad, Actualidad Grupo de Trabajo Actualizaciones Bibliográficas, Noticias

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Araújo D, Morgado C, Correia-Pinto J, Antunes H. Predicting Insulin Resistance in a Pediatric Population With Obesity. J Pediatr Gastroenterol Nutr. 2023 Dec 1;77(6):779-787

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37608437/

La resistencia a la insulina (RI) es una preocupación temprana en la obesidad y un riesgo para la salud a largo plazo en los jóvenes. Los métodos convencionales de diagnóstico son invasivos y costosos de aplicar en niños. Aunque existen índices predictivos, su uso en niños es limitado por la ausencia de valores de referencia y baja precisión en algunos casos. El estudio tiene como objetivo identificar predictores de RI en niños y desarrollar modelos específicos para mejorar la precisión del diagnóstico en entornos de atención primaria. La adaptación de los modelos busca facilitar la detección temprana y la gestión efectiva de la RI en niños con obesidad.

Los autores realizan un análisis transversal de datos demográficos, clínicos y bioquímicos de una cohorte de pacientes que asistieron a una Unidad de Nutrición Pediátrica especializada durante un período de 20 años. Desarrollaron modelos de regresión multivariados para predecir la RI. En el estudio, los participantes se dividieron al azar en dos grupos: un grupo para desarrollar los modelos predictivos y otro para la validación del estudio.

En el estudio, se evaluaron 1423 niños y adolescentes, divididos aleatoriamente en grupos de modelo (879) y validación (544). Los modelos predictivos, basados en información demográfica y clínica, mostraron ser eficaces para identificar la resistencia a la insulina, con una buena capacidad para diferenciar casos (sensibilidad del 77.0%-83.7% y especificidad del 77.0%-78.7%). La adición de datos como la glucosa en ayunas o el índice triglicéridos/colesterol de lipoproteínas de alta densidad no mejoró significativamente la capacidad diagnóstica, pero la inclusión de la insulina en ayunas sí potenció el modelo (AUC: 0.996). Durante la validación, el modelo que consideraba información demográfica y clínica junto con la insulina demostró una excelente capacidad para identificar casos de resistencia a la insulina (AUC: 0.978) y mantuvo altos valores predictivos negativos (90%-96.3%) en todos los modelos.

El estudio proporciona modelos clínicos que los pediatras de atención primaria pueden utilizar para identificar con precisión a niños con obesidad y bajo riesgo de RI. En este contexto, se sugiere que se indague sobre la duración de la obesidad, antecedentes familiares de diabetes mellitus y/o hipertensión, se evalúe la actividad física y estadio de Tanner, se realicen mediciones antropométricas y de presión arterial, y se busquen signos de acantosis. En caso de obtener un puntaje por encima del umbral óptimo para cada una de las ecuaciones, se aconseja medir la insulina en plasma en ayunas, con nuevo cálculo del puntaje predictivo. Si se obtiene un puntaje sostenido de moderado/alto riesgo, se debe considerar la derivación a una consulta de pediatría especializada.

Beatriz Martín López-Pardo

Pediatra. Unidad de Diagnóstico y Tratamiento de Enfermedades Metabólicas Congénitas. Complejo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela

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