Desarrollo-de-un-modelo-predictivo-de-reversion-de-prediabetes-en-mexicanos

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UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO 
POSGRADO EN CIENCIAS MÉDICAS, ODONTOLÓGICAS Y DE LA SALUD 
CAMPO DE CONOCIMIENTO: EPIDEMIOLOGÍA CLÍNICA 
 
 “DESARROLLO DE UN MODELO PREDICTIVO DE REVERSION DE PREDIABETES EN 
MEXICANOS” 
TESIS 
QUE PARA OPTAR POR EL GRADO DE 
DOCTORA EN CIENCIAS 
PRESENTA: 
Magdalena del Rocío Sevilla González 
TUTOR 
Dr. Edgar Zenteno Galindo 
Faultad de Medicina Universidad Nacional Atónoma de México (UNAM) 
COMITÉ TUTOR 
Dra. Maria Rosalba Rojas Martínez 
INSTITUTO NACIONAL DE SALUD PÚBLICA (INSP) 
Dra. Hortensia Moreno Macías 
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA METROPOLITANA (UAM) 
 
Ciudad Universitaria, Ciudad de México, Junio, 2019 
 
 
UNAM – Dirección General de Bibliotecas 
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 2 
 
 
 
 
ÍNDICE 
 
 
 
 
 
 
 
Tabla de contenido 
1.- Resumen ........................................................................................................................ 3 
2.- Marco de Referencia ........................................................................................................ 4 
3.- Planteamiento del problema ............................................................................................ 22 
4.-Justificación ................................................................................................................... 22 
6.-Objetivos ....................................................................................................................... 23 
7.- Hipótesis ....................................................................................................................... 24 
8.- Material y Métodos ......................................................................................................... 24 
9.-Recursos humanos, materiales y financieros necesarios ...................................................... 48 
10.- Aspectos éticos ............................................................................................................ 50 
11.- Beneficios esperados, resultados y limitaciones ................................................................ 51 
12.- Resultados .................................................................................................................. 52 
13.- Referencias Bibliográficas.............................................................................................. 75 
14.- Cronograma ................................................................................................................ 88 
 
 
 3 
1.- Resumen 
Introducción. - La Diabetes Mellitus tipo 2 mantiene a México en alerta sanitaria, el estado más 
temprano de la diabetes tipo 2 es la prediabetes, la cual es reversible con intervenciones en la modificación en 
el estilo de vida (alimentación, ejercicio). Sin embargo, en México existen variantes genéticas propias de la 
etnicidad nativo-americana que aumentan el riesgo de presentar esta condición, aunado a una pobre 
implementación de las intervenciones hacen necesaria la creación de evidencia local que permita aumentar la 
efectividad de las intervenciones. Afrontar el problema en la etapa temprana y con las particularidades de 
nuestra población, ofrece un área de oportunidad para evitar la progresión del padecimiento con estrategias 
mejor dirigidas hacia los factores potencialmente modificables en población vulnerable como la mexicana. 
Objetivo general. – Desarrollar y aplicar un modelo predictivo que integre variables clínicas, 
antropométricas, metabolómicas y sociodemográficas que permita identificar sujetos mexicanos mestizos de 20 
a 69 años con mayor probabilidad de revertir el estado de prediabetes a una tolerancia normal a la glucosa 
después de seis meses de intervención en la modificación en el estilo de vida. Hipótesis. - La integración de 
variables clínicas, antropométricas, metabolómicas y sociodemográficas en un modelo predictivo permitirá 
identificar con mayor precisión (AUC >.80) los casos con mayor probabilidad de regresión de prediabetes a una 
tolerancia normal de glucosa, después de una intervención de modificación en el estilo de vida. 
Metodología. - Fase 1 Desarrollo del modelo. Cohorte retrospectiva. Datos de pacientes procedentes 
del estudio “Consolidación de una cohorte de adultos residentes en el centro de México diseñada para medir la 
incidencia de Diabetes y de los componentes del Síndrome Metabólico”. Fase 2 Aplicación del modelo. Cuasi 
experimental. Pacientes procedentes del protocolo “Factores genéticos implicados en el desarrollo de la 
diabetes tipo 2 (DT2)”, mestizos mexicanos, 20 a 69 años, ambos sexos, con el diagnóstico de prediabetes. Se 
excluirán pacientes con dificultades motoras, uso de hipoglucemiantes o corticosteroides. Se obtendrá el 
consentimiento informado de cada participante. El estudio incluye tres visitas en 6 meses de seguimiento. El 
objetivo de la intervención es la disminución del peso corporal de 5 a 7%, por adecuación del consumo 
energético (25kcal/kg) de peso y aumento de 150 minutos de actividad física a la semana, recomendaciones 
de horas sueño (de 6 a 8hrs) y manejo de estrés. Análisis estadístico. Estadística descriptiva, análisis bivariado, 
con pruebas de normalidad en variables cuantitativas. Modelos de regresión logística para determinar Odds 
ratio utilizando como variable de desenlace la reversión del padecimiento. Se estimará la calibración y el poder 
de discriminación de los siguientes modelos: basado en variables clínicas convencionales y basado en la 
combinación de las variables metabolómicas, genéticas, psicosociales y clínicas convencionales. 
 
 
 4 
2.- Marco de Referencia 
2.1 Epidemiología de la Diabetes tipo2 
La Diabetes Mellitus tipo 2 (DT2), es un desorden metabólico crónico caracterizado por la aparición de 
la imposibilidad del páncreas de producir o utilizar eficientemente la insulina (1). Es una de las enfermedades 
metabólicas de más alta prevalencia en el mundo y ha ido en aumento en las últimas décadas. La prevalencia 
estimada en 2017 según la Federación Internacional de Diabetes es de 451 millones en sujetos entre18-99 
años representando el 8.4% de la población adulta mundial. Se prevé su incremento y se estima que para 2045 
alcance 693 millones. En México, según las tres encuestas nacionales (ENEC 1993, ENSA 2000 ENSANUT 
2006), esta cifra ha aumentado 25% cada seis años (2), en la última encuesta de salud la prevalencia de 
diagnóstico previo de diabetes se estimó en 9.4% siendo ligeramente mayor en las mujeres y en las localidades 
urbanras (3). Se prevé que para el 2035, 15.7 millones de mexicanos presentarán esta afectación (4). 
 La DT2 es una importante causa de ceguera, insuficiencia renal, infarto de miocardio, accidente 
cerebrovascular y amputación de los miembros inferiores (1). La tasa de mortalidad en México ha aumentado 
hasta llegar a 14.5% en 2010, es la primera causa de muerte en mujeres y la segunda causa de muerte en 
hombres, después de la cardiopatía isquémica, enfermedad frecuentemente resultante de la DT2. 
Los costos de la DT2 también son alarmantes, en 2013 la DT2 estuvo asociada a un costo de 548 mil 
millones de dólares en gastos de atención médica a nivel mundial (5), se espera que estos vayan en aumento 
cuando sean afrontadoslos costos indirectos debido a la disminución en la productividad y aumento de 
comorbilidades. Esta pandemia tiene el potencial de colapsar los sistemas de salud y amenaza con invertir los 
logros del desarrollo económico en países con ingreso medio y bajo. En México, los costos totales directos e 
indirectos en el 2015 fueron estimados en 4,874,170,189 USD y se estima que de $100 pesos mexicanos 
gastados en el control de la DT2 $52 son sufragados por el paciente y $48 por el sistema de salud (6). 
 
2.2- Prediabetes 
El estado más temprano de la DT2 es la prediabetes (intolerancia a la glucosa, o glucosa alterada en 
ayuno), donde los niveles de glucosa son más altos de lo normal pero no alcanzan los niveles de DT2 (7). De 
acuerdo con la Asociación Americana de Diabetes (8), los sujetos con prediabetes son aquellos que cumplen 
cualquiera de las siguientes condiciones: 
1) Glucosa alterada en ayuno definida como un valor entre 100-125 mg/dl posterior a un ayuno de 8 
a 12 horas. 
2) Intolerancia a la glucosa definida como concentraciones de glucosa en suero entre 140-199mg/dL 
a las dos horas posteriores a una ingestión de 75gr de glucosa, suele tener una variación 
interindividual importante (16.7%). 
 5 
3) Hemoglobina glucosilada. – Se origina de la unión no enzimática de la glucosa con la parte final 
de la cadena  de la hemoglobina, considerando la vida media de los eritrocitos es de 120 días, 
la HbA1c% representa el promedio de la concentración de glucosa en el periodo de 8 a 12 
semanas previas. Una de sus principales ventajas es su baja variabilidad intra-individual en 
pacientes sin DT2 (<1%). Es el criterio más aceptado para el diagnóstico (9). Las variaciones 
preanalíticas no alteran su concentración (ayuno, enfermedad aguda, ejercicio, manipulación de 
la muestra, etc.). Existe discrepancia respecto a su uso como identificador de individuos en riesgo. 
Se define prediabetes cuando se encuentra entre 5.7 y 6.4% (8). 
 
Investigadores de un estudio realizado con usuarios de unidades médicas de primer nivel sin 
diagnóstico previo de prediabetes ni diabetes tipo 2, identificaron una prevalencia de prediabetes en sujetos 
con factores de riesgo en México, en 2015 fue de 74.7% (Intervalo de Confianza IC95% 70.2%-78.8%) usando 
la curva de tolerancia oral a la glucosa (CTOG) o HbA1C% como método de detección, 60.4% usando la COTG 
en solitario (IC95% 55.5%-65.3%), 49.8% usando HbA1C% solo (IC95% 44.4 – 55.3%) y 32.9% usando COTG 
y HbA1C% (IC95% 27.8%-38.0%). La prevalencia fue mayor en sujetos > 50 años (p <0.001) y con sobrepeso 
u obesidad (p=0.04) (10). 
La intolerancia a la glucosa y la glucosa alterada en ayuno difieren en sus mecanismos fisiopatológicos 
y en el riesgo para el desarrollo. Individuos con las dos alteraciones tienen una alteración más severa y tienen 
un mayor riesgo de DT2 (11). Ambos presentan resistencia a la insulina, sin embargo, difieren en el sitio de 
resistencia: sujetos con glucosa alterada en ayuno es de esperarse una alta resistencia a la insulina hepática, 
con casi niveles normales en músculo esquelético (11,12). En la intolerancia a la glucosa, el mayor sitio de 
resistencia a la insulina es el músculo con tan solo unos cambios modestos en hígado (12,13). 
El cambio de glucosa anormal a DT2 es un proceso continuo. Niveles de glucosa elevados y menor 
sensibilidad a la insulina han sido observados desde casi 13 años antes del diagnóstico de DT2. Mecanismos 
compensatorios se ha observado desde este periodo, particularmente una mayor secreción de la insulina 5 
años previo a la aparición (14). En suma, la resistencia a la insulina aparece años antes del diagnóstico de DT2 
y la disminución de la función de la célula beta (secreción a la insulina) se encuentra presente desde el estado 
de prediabetes. Por su parte, los niveles de intolerancia a la glucosa aparecen justo antes de la conversión a 
DT2 (15). Diferentes estudios utilizando diferentes medidas de la función de la célula beta han reportado 
anormalidades severas (superior al 80% del decremento) en la secreción de insulina en sujetos con prediabetes 
independiente de la anormalidad (glucosa alterada en ayuno o intolerancia a la glucosa) (13,16). 
Aunque la prediabetes no es considerada una enfermedad, estos sujetos presentan además de la 
disfunción metabólica los mismos factores de riesgo cardiovascular que los pacientes con DT2: obesidad central 
 6 
(17,18), concentraciones elevadas de triglicéridos, concentraciones bajas de colesterol de alta densidad (HDL-
C), enzimas hepáticas (19), disfunción endotelial (20) e inflamación(21). 
 
2.2.1 Progresión a diabetes y factores asociados 
La prediabetes tiende a evolucionar a DT2. Aproximadamente entre el 5 y 11% (22,23) de las personas 
con prediabetes progresa a DT2 en un año, aunque esta tendencia puede variar entre países y según el criterio 
diagnóstico utilizado (24). De acuerdo con un panel de expertos de la Asociación Americana de Diabetes, el 
70% de los pacientes con prediabetes eventualmente progresarán a DT2 con todas las complicaciones que 
esto conlleva (15). Se han documentado tasas de incidencia, así como factores predictivos de países en 
desarrollo. En población indo-asiática se ha reportado incidencia del 58.9%. Los mayores predictores del 
desarrollo fueron: edad avanzada, historia familiar de DT2, glucosa a las dos horas, hemoglobina glucosilada, 
HDL e inactividad física (25). En población iraní, los factores asociados a la progresión del padecimiento fueron 
historia familiar de DT2, presión sanguínea, circunferencia de cintura, HDL-C, glucosa alterada en las mujeres, 
en los hombres la historia familiar de enfermedad cardiovascular prematura, circunferencia de cintura, glucosa 
en ayuno (26). En otro estudio en población iraní, después de siete años de seguimiento, se encontró una 
incidencia de prediabetes de 32.3% (IC 95%, 29.7-35.1) por 1000 años persona, los factores de riesgo 
asociados fueron aumentando con la edad, tales como vivir en un área rural (Odds ratio 1.28), dieta no saludable 
(OR 1.32), sobrepeso (OR 1.45), obesidad (OR 1.97), ganancia de peso (OR 1.37), índice cintura-cadera (ICC) 
(1.35), hipertensión (OR 1.35), hipertrigliceridemia (OR 1.94) (27). 
2.3- Escrutinio de sujetos en riesgo de DT2 
El término escrutinio se define como el “examen y averiguación exacta y diligente que se hace de algo 
para formar juicio de ello mediante las herramientas diagnósticas específicas”. El escrutinio se basa en los 
factores de riesgo asociados con la DT2, mismos que pueden variar entre poblaciones, la presencia de algunos 
de estos factores en pacientes asintomáticos justifica el escrutinio de la enfermedad. El interrogatorio, una 
cuidadosa exploración física son los métodos recomendados para su identificación (28). 
2.3.1- Factores de riesgo de DT2 
Es bien conocido el carácter multifactorial de la enfermedad. Diversos factores, clínicos, 
metabolómicos, genéticos, ambientales y sociodemográficos influyen en el desarrollo de la enfermedad. Los 
cuales serán explicados a detalle a continuación. 
2.3.1.1 Factores clínicos de riesgo 
Historia familiar de DT2. - La presencia de antecedentes familiares de DT2 puede conferir un riesgo 
hasta seis veces mayor comparado con el de personas sin antecedentes familiares de DT2 IC95% 5.11-9.34). 
El riesgo es mayor si los antecedentes son de primer grado. La historia familiar se relaciona con la aparición 
 7 
temprana de alteraciones en la secreción de insulina seguida de una disminución progresiva en la capacidad 
secretora de la célula β del páncreas, lo que ocasiona el incremento en el riesgo (29). 
 Obesidad. - La obesidad es el principal factor de riesgo consistentemente asociado con la 
enfermedad, el riesgo incrementa cuando el IMC es mayor a 25kg/m2 (30). Existe evidencia que señala que, a 
más temprana aparición de la obesidad en la vida, existe un mayor riesgo deDT2 (31). Los reportes existentes 
vinculan a la obesidad con una disminución de la acción periférica de la insulina. En México, la prevalencia de 
obesidad aumentó de 20.9 % en 1994 a 32.4% en 2012 (32). La acumulación de grasa tiene un patrón de 
distribución diferente en amerindios. La grasa tiene una predominante acumulación abdominal, además de una 
menor masa magra (33), estas diferencias fisiológicas pueden ser una explicación potencial de la alta 
prevalencia de desórdenes metabólicos observables en este grupo. En un estudio de 3457 mujeres gemelas 
se estimó la heredabilidad del tejido adiposo visceral en 58% (IC95% 51-66) con un componente familiar 
compartido de 24% (IC95% 17-30%). (34) El tejido adiposo visceral (TAV) ha sido relacionado a la incidencia 
de DT2. Estimaciones de este tejido obtenidas por medio de mediciones antropométricas y grasa abdominal 
obtenida por absorciometría dual de rayos X (DXA) se han encontrado asociadas al desarrollo de DT2: OR 2.08 
(IC95% 1.76 – 2.47) por incremento en la desviación estándar en TAV incluso ajustando por IMC. (34) . En una 
cohorte de 30, 252 mujeres caucásicas >40 años sin diagnóstico de DT2 se observó un aumento del riesgo de 
desarrollar la enfermedad de (OR 3.56 IC95% 2.6-4.7) en aquellas en el quintil más alto de grasa abdominal 
medido por DXA comparado con las mujeres con el quintil más bajo después de 5.2 + 2.6 años de seguimiento. 
(35). 
Diabetes gestacional (DG). - El embarazo puede considerarse como un estado diabetogénico, 
caracterizado por la elevación de los niveles séricos y placentarios de resistina y leptina, los cuales tienen una 
correlación positiva con el estado de reducción de sensibilidad a la insulina (36). En mujeres mexicanas se ha 
asociado a un incremento en la incidencia de intolerancia a la glucosa un año después del trabajo de parto 
sobretodo en mujeres con obesidad (37) (38) La DG incrementa el riesgo de complicaciones durante el 
embarazo, ya que se asocia a un aumento en la resistencia a la insulina (39) e incrementa el riesgo de padecer 
DT2, con una incidencia de 2.6% a 70% en periodos de seguimiento tan variables como 6 semanas a 28 años 
después del parto (40). Además se ha visto un aumento significativo en la masa grasa total en mujeres 
mexicanas (41). La persistencia postparto de los factores de riesgo para el desarrollo de DT2 que ocurren en 
la DG (obesidad, incremento de la secreción de péptidos por el tejido graso, resistencia a la insulina y la 
intolerancia a la glucosa) predisponen a las mujeres al posterior desarrollo de DT2. 
Enzimas hepáticas elevadas. - Existe evidencia que vincula los niveles elevados de transaminasas: 
alanina aminotransferasa (ALT) y gamma glutamil transpeptidasa (GGT) y el riesgo de presentar DT2, 
independientemente otros factores de riesgo cardiovascular, en ambos sexos (42,43). Incluso, el incremento 
 8 
de GGT dentro del rango fisiológico, es un factor de riesgo para el inicio de DT2 (44). El riesgo aumenta en 
sujetos hígado graso no alcohólico (Hazard Ratio) HR 1.64 (IC) (1.28-2.13) (45). 
Sexo. - El riesgo de DT2 tiene diferencias importantes respecto al sexo. En hombres es más 
frecuentemente diagnosticada a edades más tempranas y menor IMC, sin embargo, el mayor factor de riesgo 
es la obesidad, la cual, es más común en mujeres (46), en este grupo, la menarca temprana se ha asociado a 
un mayor riesgo de DT2 en la edad adulta RR 1.22 (IC95% (1.17, 1.28)) (47) 
2.3.1.2.-Factores metabolómicos de riesgo 
El estudio de la metabolómica es el análisis sistemático de metabolitos (moléculas bioquímicas de bajo 
peso molecular: aminoácidos, azúcares, ácidos orgánicos, nucleótidos y lípidos) en una muestra biológica. El 
“metaboloma” está compuesto por 4229 compuestos en el humano (48) . El número de compuestos depende 
del método empleado para su cuantificación. Existen dos métodos comúnmente empleados para la 
cuantificación: espectrometría de masas (MS por sus siglas en inglés) con cromatografía de gas o liquida y 
resonancia magnética nuclear, este último, permite una caracterización detallada de las subclases de 
lipoproteínas, medición de múltiples metabolitos lipídicos, cuerpos cetónicos y aminoácidos. En la última 
década, se han ampliado las tecnologías con relación al estudio de metabolómica y con ello, el conocimiento 
con relación a las vías fisiopatológicas afectadas en la DT2. Los estudios actuales, se han enfocado en 
encontrar perfiles predictores de la enfermedad. Recientemente fue publicada una revisión sistemática y meta-
análisis (49) que incluye 27 estudios observacionales y 19 estudios prospectivos que reportaron asociaciones 
de metabolitos y DT2 o prediabetes. Carbohidratos (glucosa y fructosa), lípidos (fosfolípidos, esfingomielinas y 
triglicéridos) y aminoácidos, (aminoácidos aromáticos y de cadena ramificada, glicina y glutamina) se 
encontraron altos en individuos con DT2. Los estudios prospectivos vinculan las concentraciones en sangre de 
algunos metabolitos (hexosas, aminoácidos aromáticos y de cadena ramificada, fosfolípidos y triglicéridos) con 
la incidencia de prediabetes y DT2. Se meta-analizaron resultados de 8 estudios prospectivos, que reportaron 
riesgos estimados para metabolitos y DT2, se encontró un incremento del 36% del riesgo de DT2 por diferencia 
en la desviación estándar de isoleucina (riesgo relativo agrupado = 1.36 [1.24–1.48]; I2 = 9.5%), 36% para 
leucina (1.36 [1.17–1.58]; I2 = 37.4%), 35% para valina (1.35 [1.19–1.53]; I2 = 45.8%), 36% para tirosina (1.36 
[1.19–1.55]; I2 = 51.6%), y 26% para fenilalanina (1.26 [1.10–1.44]; I2 = 56%). Glicina y glutamina se 
encontraron inversamente asociados con riesgo de desarrollar DT2 (0.89 [0.81–0.96] y 0.85 [0.82–0.89], 
respectivamente; ambos I2 = 0.0%). 
Se ha comprobado que la incorporación de perfiles metabolómicos a variables clínicas a modelos 
predictivos ha aumentado la capacidad predictiva de estos. Kolberg y colaboradores (50) evaluaron la 
capacidad predictiva de la diabetes incidente de 58 metabolitos en combinación con 6 parámetros clínicos. 
Incluyeron 632 casos seguidos a cinco años; 160 casos nuevos de DT2 ocurrieron durante el estudio. Los 
autores construyeron un modelo de 6 metabolitos (adiponectina, proteína C reactiva, ferritina, antagonista del 
 9 
receptor IL-2, glucosa e insulina), el cual supera a la capacidad predictiva de la hemoglobina glucosilada y de 
la glucemia de ayuno. Salomaa y cols (51) exploraron el empleo de 31 metabolitos empleando las muestras y 
los datos de los estudios FINRISK y el estudio de Salud 2000; en ellos 596 sujetos tuvieron diabetes incidente 
en un periodo de 10 años de observación. El modelo resultante (el cual incluye a las concentraciones séricas 
de adiponectina, apoliproteina B, proteína C reactiva, ferritina, glucosa y el índice de masa corporal) supera a 
los modelos basados en variables clínicas convencionales. Wang y colaboradores informaron de uno de los 
análisis más amplios del estudio de metabolitos en la predicción de la diabetes incidente. Incluyeron 2,422 
sujetos normo glucémicos seguidos por 12 años (52). Se registraron 201 casos de diabetes. Los metabolitos 
fueron medidos usando cromatografía liquida/espectrometría de masa en tándem. Cinco aminoácidos 
(isoleucina, leucina, valina, tirosina y fenilalanina) tuvieron una asociación a diabetes incidente, es de destacar, 
que varios aminoácidos, particularmente de cadena ramificada, son moduladores de la secreción de insulina. 
Un modelo predictivo que incluye a tres de ellos identifica sujetos con riesgos relativos mayores de cinco y tiene 
una exactitud mayor que lo obtenido con las variables clínicas. Interesantemente, el estudio concluyó que los 
aminoácidos mantienen sus valores predictivos incluso a través del tiempo. 
Además de los aminoácidos, las asociaciones se han extendido a las clases de lípidos. Discriminar 
lípidos a este nivel, tiene elpotencial además de mejorar la predicción de DT2, elucidar en la intersección 
dislipidemia-diabetes. Se han desarrollado diversos paneles predictivos, Rhee y cols (53). Mostraron que 
triglicéridos con pocos carbonos y pocos dobles enlaces, se encontraron asociados con un riesgo incrementado 
de DT2, mientras que triglicéridos con mayores números de carbono y dobles enlaces se asociaron a una 
disminución en el riesgo. 
Mamtani y cols (54), publicaron el primer panel lipidómico de riesgo que evalúa costo efectividad para 
la prevención de DT2, el score incluye la concentración en plasma de dihidroceramida 18:0, 
lisoalquilfosfatilcolina 22:1 y triacilglicerol 16:0/18:0/18:1. El score predice la incidencia de DT2 
independientemente de la presencia de prediabetes con una precisión de 76%, cuando se combina con 
métodos de escrutinio convencionales, el score lipidómico aumenta la discriminación y la reclasificación. El 
estudio demostró que el uso del score combinado con la suplementación de metformina en individuos en riesgo 
era la estrategia más costo-efectiva para la prevención de DT2. 
Sin embargo, entre las debilidades de estos estudios es la baja inclusión otros grupos étnicos, ya que 
han considerado predominantemente sujetos caucásicos en la mayoría de ellos. Nuestro grupo realizó un 
estudio prospectivo para identificar los factores predictivos de la diabetes incidente en adultos mexicanos 
(“Consolidación de una cohorte de adultos residentes en el centro de México diseñada para medir la incidencia 
de DT2 y de los componentes del síndrome metabólico"). Se tomaron datos clínicos, antropométricos y se 
midieron marcadores metabolómicos en 6144 sujetos. Se compararon los resultados de 3530 personas que se 
mantuvieron normoglucémicas durante el seguimiento y de 171 casos que tuvieron diabetes incidente. 
 10 
Mediante un análisis de regresión logística se buscaron asociaciones de las variantes metabolómicas con la 
diabetes incidente. Se construyó un modelo compuesto por las variables: sexo femenino, glucosa, 
hipertrigliceridemia (concentraciones de ayuno mayores de 150 mg/dl) y la concentración de los metabolitos 
leucina, valina, acetoacetato y citrato. La inclusión de los metabolitos incrementó el poder predictivo del modelo; 
el área bajo la curva ROC (Receiver Operating Characteristic por sus siglas en inglés) aumento de 0.764 a 
0.801). Los metabolitos que alcanzaron significancia estadística en el modelo son de fácil medición en un 
laboratorio de rutina, usando métodos colorimétricos. (R2=0.1703, AUC=.8015, EE=.017, p<.001). Este y otros 
estudios concluyen que el uso de metabolitos en conjunto con variables clínicas aumenta la precisión de los 
modelos predictivos para detectar la incidencia de DT2. 
La contribución integrada de las variantes genéticas y metabolómicas ha sido el objeto de estudio de 
pocos estudios; de forma interesante, Walford y cols (55) estudiaron el efecto de incluir variables genéticas, 
metabolómicas y clínicas, resultando en un modesto aumento en la precisión en la predicción de diabetes 
incidente en comparación con los modelos con variables clínicas tradicionales. El área bajo la curva ROC fue 
mayor para el modelo que contenía las variables clínicas, genéticas y metabólicas en comparación con las 
variables metabólómicas solas (0.820 vs 0.641, p< 0.0001, o 0.820 vs 0.803, p = 0.01, respectivamente). El 
área bajo la curva fue mayor para el modelo que contiene los factores clínicos convencionales, metabolitos y 
factores genéticos, en comparación con factores clínicos solos (0.880 vs 0.856, p= 0.002) 
2.3.1.3.-Factores genéticos de riesgo 
El gran incremento de los estudios de asociación genética genome-wide association studies (GWAS) 
en la década pasada ha aumentado el conocimiento de la arquitectura genética de las enfermedades 
metabólicas (56). Los estudios de GWAS han identificado más de 100 loci asociados a diabetes y/o rasgos 
glucémicos (57). Estos loci explican únicamente < 10% de la heredabilidad de la enfermedad (58). La mayoría 
de estos loci han sido identificados en poblaciones europeas, asiáticas y afroamericanas. La población 
amerindia ha sido motivo de procesos de selección particulares (guerras, carencias nutricionales, infecciones) 
y es conocida su susceptibilidad a enfermedades metabólicas, por lo que es un área de oportunidad para 
identificar nuevas asociaciones. 
Algunos estudios han confirmado la existencia de factores genéticos específicos a la etnicidad 
amerindia que incrementan el riesgo de diabetes mellitus. El estudio SIGMA (Slim Initiative in Genomic Medicine 
for the Americas) (59) es un escrutinio completo del genoma cuyo objetivo fue describir las variantes genéticas 
asociadas con la diabetes en México y otras poblaciones latinoamericanas, confirmó 56 de las 68 asociaciones 
previamente relacionadas a DT2. Se replicó la asociación con TCF7L2 (OR 1.41 IC95% 1.30-1.53) para el 
rs7903146 que, en caucásicos, es el gen que tiene la mayor contribución. Se identificó un tercer alelo de 
susceptibilidad en KCNQ1. Sin embargo, un porcentaje alto de la asociación no pudo ser explicado por los 
genes identificados con anterioridad. El componente restante se explicó por dos regiones cromosómicas 
 11 
11p15.5 y 17p13.1. La primera incluye el gen insulin like gowth factor 2 (IGF2), la segunda se explica por cinco 
alelos localizados en el gen SLC16A11. Las variantes de riesgo se encuentran en una frecuencia más alta en 
poblaciones con ascendencia indígena. Debido a su prevalencia (50% en mestizos) y a la fuerza de su 
asociación (OR 1.28 (1.19-1.37)), este hallazgo puede explicar el 28% del incremento en el riesgo de tener 
diabetes en individuos con ancestría amerindia. La asociación no había sido descrita debido a que su 
prevalencia es muy baja en otros grupos étnicos, en caucásicos, la prevalencia es <2%, en africanos 0%, y en 
asiáticos 11%. SLC16A11 es un trasportador de solutos, se expresa en hígado, tiroides, glándulas salivales y 
del músculo esquelético, piel y en forma escasa en páncreas. Cuando se expresan en células heterólogas, 
SLC16A11 altera el metabolismo de lípidos intracelulares, individuos con diabetes y con el haplotipo de riesgo 
desarrollan la enfermedad a una edad 2.1 años menor y tienen un IMC inferior (0.9 kg/m2, p=0.0005) que los 
no portadores. El riesgo de enfermedad es mayor en los casos que inician la enfermedad antes de los 45 años. 
Se han propuesto diversos mecanismos por medio de los cuales se incrementa el riesgo de diabetes, nuestro 
grupo encontró que los portadores tienen una menor acción a la insulina, mayores concentraciones de ALT y 
cambios en el tamaño y la distribución de los adipocitos en grasa subcutánea (60). 
Desde el 2008, se han utilizado scores poligénicos, los cuales son combinación de loci de múltiple 
susceptibilidad reflejando la naturaleza poligénica de la DT2. Nuestro grupo desarrolló un panel de 16 variantes 
genéticas con alta presencia en población amerindia asociadas con el riesgo de desarrollar diabetes, el panel 
abarca variantes en los genes SLC16A11, HNF1A, TCF7L2, CDKN2A, CDKAL1, SLC3A8, IGF2BP2, FTO, 
PPAG, HHEX, ADCY5, JAZF1, WFS1, INSI, KCNQ1, KCNJ11 (61). 
A pesar de los grandes esfuerzos económicos y materiales destinados a la dirección del componente 
genético de la DT2, esta información no es útil por sí misma en la implementación de medidas de prevención y 
control de la enfermedad, a nivel individual o poblacional (62). Es necesario entender el efecto del ambiente 
sobre la modificación de la expresión genética y la naturaleza de los distintos factores ambientales que 
promueven el desarrollo de la DT2. 
2.3.1.4.-Factores ambientales de riesgo 
Los factores ambientales son por mucho los más estudiados en su riesgo con la enfermedad y a los 
que se le atribuye la mayor contribución al riesgo. 
Dieta.- Las dietas que favorecen el consumo de grasas vegetalesen lugar de grasas animales, así 
como el aumento en el consumo de ácidos grasos polinsaturados (63), fibra, hidratos de carbono de bajo índice 
glucémico (64,65), se han asociado con una disminución del riesgo de DT2, por su parte el aumento del 
consumo de ácidos grasos trans tiene una correlación positiva con el riesgo de DT2 (66). El aumento en el 
consumo de granos integrales se ha asociado con una disminución del 21% (IC95% 13-28%) en el riesgo (67), 
la estrategia de sustitución por granos enteros disminuyó el 16% (IC95% 9%-21%) el riesgo de DT2 (68). El 
consumo frecuente de carnes rojas y procesadas aumentan el riesgo de DT2 (Riesgo Relativo (RR) 1.51 IC95% 
 12 
1.25-1.83), así como un incremento en la insulina basal, hemoglobina glucosilada, y marcadores inflamatorios 
entre individuos sanos. Sustituir una porción de carne roja por una de semillas, lácteos descremados y granos 
enteros al día se asoció a una disminución del 16% al 35% en el riesgo de DT2 (69). Un consumo aumentado 
de frutos ricos en antocianina como moras azules, uvas, manzanas y peras se asoció con una disminución en 
el riesgo, por el contrario, el consumo de jugos de fruta se asoció con un moderado aumento en el riesgo (HR 
1.08 1.05- 1.11 p= <0.001) (70). El consumo de más de una bebida azucarada al día incrementa el riesgo en 
1.83 veces (IC95% 1.42-2.36) comparado con aquellos que consumen menos de 1 bebida al mes; en el mismo 
estudio se comprueba la correlación positiva entre el consumo de jugos de fruta con el desarrollo de la 
enfermedad, aumentando 2 veces el riesgo (IC95% 1.33 - 3.03 p=0.001) en aquellos que consumen > 1 bebida 
de jugo de fruta al día comparado con aquellos que consumen <1 bebida al mes (71). Sustituirlo por café, té o 
agua natural tiene un efecto positivo, disminuyendo significativamente el riesgo (72). Un moderado consumo 
de alcohol se encontró favorecedor para evitar el desarrollo de DT2, comparado con abstemios el RR de DT2 
fue de 0.80 (IC95% 0.66-0.96) para aquellos que consumen 0.1 a 4.9g/d, de 0.67 (IC95% 0.50-0.89) para 
aquellos que consumen 5.0 a 14-9g/d, 0.42 (IC95% 0.20-0.90) para los que consumen 15-29.9 g/d, y 0.78 
(IC95% 0.34-1.78) para los que consumen 30 g/d o más (73). El consumo de lácteos también ha sido asociado 
a un aumento en el riesgo. Lácteos enteros y queso mostraron evidencia de dosis-respuesta en asociación 
inversa con DT2, con 70% y 63% menos riesgo respectivamente de incidencia de DT2 entre la categoría mas 
alta de consumo comparada con la categoría de bajo consumo (>14 porciones a la semana comparada con < 
1 porción a la semana), para queso, el consumo elevado fue evaluado como >4 porciones a la semana y <1 
porciones de semana (74). Patrones dietéticos caracterizados por un alto consumo de frutas, verduras, granos 
enteros, leguminosas y bajo consumo de carnes rojas, harinas refinadas y bebidas azucaradas, es un factor 
protector para el desarrollo de DT2 (75) (76). 
Actividad física. – La actividad física es parte del equilibrio calórico requerido para mantener una salud 
adecuada. La falta de actividad física regular provoca, entre otros efectos, una disminución en la sensibilidad a 
la insulina y un incremento en el riesgo de la DT2. De acuerdo a la Organización Mundial de la Salud (77) 
constituye la principal causa en 27% de los casos. Un meta-análisis con 81 estudios aportó fuerte evidencia 
entre la relación inversa de la actividad física y el riesgo de DT2, la cual, según se encontró puede estar mediada 
en parte por la reducción de la adiposidad abdominal. El estudio concluyó que todos los subtipos de actividad 
física llevan a beneficios en la salud, se observaron reducciones en el riesgo en cambios desde 5 a 7 horas de 
inactividad por actividad vigorosa o de baja intensidad por semana (78). En una revisión sistemática con 10 
estudios incluidos, se comprobó el beneficio en la reducción del riesgo de actividades de bajo impacto como la 
caminata rápida, el RR la participación de actividades de moderada intensidad se estimó en 0.69 (CI 95% 0.58-
0.83) comparada con el hábito sedentario. Similarmente, el hábito de caminar de manera regular (>2.5 
horas/semana) se asoció con una disminución de riesgo de 30% (IC95% 42-16) comparado con no caminar. 
 13 
La asociación se mantuvo significativa después de ajustar por IMC (79). Los resultados han sido corroborados 
por otros autores, reportando disminuciones similares 26% (IC95% 25-31) y encontrando un gradiente dosis 
respuesta entre el aumento de la actividad física y la reducción del riesgo (80). Los hábitos sedentarios como 
horas sentado a la televisión a la semana se han encontrado independientemente asociados al aumento del 
riesgo. 
Tabaquismo. – Se ha observado que la nicotina provoca un aumento de la resistencia a la insulina. La 
exposición pasiva o activa al cigarro encuentra una fuerte asociación con el riesgo de DT2 tipo 2, comparado 
con los no fumadores (RR 1.10 (IC95% 0.94- 1.23, los fumadores activos tienen el mayor riesgo de DT2 en 
forma de dosis-respuesta el riesgo es de 1.38 (IC95% 1.17-1.64) para los fumadores de 1-14 cigarrillos al día, 
y aumenta a 1.98 (IC95% 1.57-2.36) cuando el consumo llega a > 25 cigarrillos al día. Aunque el riesgo 
disminuye conforme incrementa el tiempo desde que cesa el consumo, la elevación del riesgo permanece 
incluso 20 a 29 años posterior (1.15 (1.00-1.32)) (81). 
Calidad de sueño. – Se tiene evidencia de la influencia de la cantidad y la calidad del sueño sobre la 
incidencia de DT2, un largo periodo de sueño (> 9 horas al día) tiene una correlación positiva con el desarrollo 
de obesidad y DT2 sintomática RR 1.35 (1.04-1.75), del mismo modo un corto periodo de sueño (< 5 horas al 
día) tiene relación positiva con el desarrollo de diabetes sintomática RR 1.34 (IC95% 1.04-1.72), sin embargo, 
la evidencia señala que puede estar mediado por la ganancia de peso (82). La baja secreción de melatonina 
(medida en la primera orina en la mañana), como indicador de interrupción del sueño, se encuentra 
independientemente relacionada a un aumento en el riesgo de diabetes tipo 2 (83). 
Los cambios derivados de la urbanización han favorecido modificaciones en el estilo de vida, las 
cuales, a su vez, han creado el clima propicio para el desarrollo de enfermedades metabólicas como la DT2. 
En México, estas transformaciones han tenido un impacto importante. En los últimos treinta años, la población 
mexicana (como un gran porcentaje de países de América Latina) se concentró en los principales centros 
urbanos, lo que ha ocasionado modificaciones en los hábitos alimenticios y actividad física, aumentando los 
estilos de vida de alto riesgo (84). A pesar de que se han producido estos cambios de estilo de vida en muchas 
áreas del mundo, es notable el mayor impacto que se produjo en poblaciones derivadas de amerindios. 
2.3.1.5.-Factores psicosociales de riesgo 
Existen diversos factores psicosociales vinculados al desarrollo de DT2, el estado socioeconómico es 
un factor importante, un estado socioeconómico bajo, tanto en la niñez como en la edad adulta se encuentra 
asociado a un incremento en el riesgo, lo cual podría estar mediado en parte por la vulnerabilidad psicosocial y 
el estrés mental. La depresión es el factor más estudiado en su relación con el desarrollo de DT2, evidencia 
sugiere que la depresión aumenta en 37-60% el riesgo de desarrollo de DT2 (85,86) , sin embargo, los estudios 
no han podido probar causalidad, un factor importante. La DT2 y la depresión comparten factores etiológicos 
comunes, como inactividad física, inflamación y factores genéticos (87,88). Por su parte, otro trastorno 
 14 
psicosocial importante es la ansiedad, hasta el momento pocos estudios han investigado su papel en el 
desarrollo de la DT2; en población noruega se ha reportado que, tras un periodo de 10 años de seguimiento, 
aquellos individuos que reportaron síntomas de ansiedadal inicio, tuvieron un incremento en el riesgo de 
desarrollar diabetes (OR 1.5 IC95% 1.3-1.8) (89), sin embargo, los síntomas de depresión y ansiedad no fueron 
estudiados por separado, por lo tanto, los efectos de la ansiedad, independientes de la depresión no pueden 
ser aislados. Una asociación similar fue encontrada en población holandesa, la presencia de ansiedad aumentó 
la probabilidad del desarrollo de DT2 OR= 1.6 (IC95% 1.2- 2.1) (90). El estrés ha sido un factor también 
estudiado, una exposición crónica a factores de estrés ha sido implicada en el desarrollo de DT2. Hasta el 
momento, la mayoría de los estudios ha enfocado en el estudio del estrés laboral y la diabetes incidente. La 
tensión laboral definida como la combinación de altas demandas y bajo control en el trabajo (91), es un concepto 
ampliamente estudiado; después de un seguimiento de 10.3 años, la tensión laboral se asoció con un riesgo 
de 1.15 (CI95% 1.06-1.25) en el desarrollo de diabetes (92). En población sueca, 33, 336 individuos fueron 
estudiados por 11 años (93), se encontró el riesgo a presentar DT2 fue de 3.6 (IC95% 1.1-11.7) en mujeres con 
tensión laboral y de 3.0 (IC95% 1.3-7.0) en mujeres con bajo soporte emocional, la asociación fue encontrada 
únicamente en mujeres. De la misma manera, se ha estudiado la relación entre horas de trabajo y la incidencia 
de DT2, se estima que trabajar 55 horas o más a la semana incrementa el riesgo de desarrollar diabetes, pero 
solo en estatus socioeconómicos bajos (94). El estrés auto-reportado, se ha asociado a un incremento en el 
riesgo, en un estudio japonés (95), que involucró a 55,826 participantes, los individuos que reportaron estrés 
diario, tras un seguimiento de 10 años tuvieron mayor incidencia de DT2, hombres: OR= 1.39 IC95% 1.15-1.65), 
mujeres: OR= 1.25 IC95% 1.01-1.56), después de ajustar por factores de riesgo conocidos. Algunos otros 
factores psicosociales como adversidades en la infancia (96) se han postulado como detonadores del riesgo, 
falta de cuidados en la edad infantil (OR 1.92), abuso sexual (OR 1.39) abuso físico (OR 1.29), estrés en los 
padres (RR 1.31 (IC95% 1.01- 1.69) sin embargo, existen limitaciones metodológicas importantes entre los 
estudios. 
Algunos rasgos de personalidad han sido considerados como factores de riesgo. La hostilidad es un 
rasgo que es típicamente conceptualizado como una actitud negativa hacia los demás, con tendencia al enojo 
y la agresión (97), este rasgo, se ha asociado con un aumento de la glucosa en ayuno (98), resistencia a la 
insulina (99) (100) y hemoglobina glucosilada (101) y DT2 prevalente (102), el temperamento molesto se ha 
asociado a un incremento de 34% en el riesgo después de 6 años de seguimiento en una cohorte de 11, 615 
individuos (103). 
 
 15 
2.4-Tratamiento de individuos en riesgo 
2.4.1 Programas de prevención de la aparición de diabetes 
Durante los ~10 primeros años de vida, el desorden metabólico es más fácil de tratar. Conforme la 
enfermedad avanza, se incrementa el costo en el tratamiento. Sin embargo, si la prediabetes es detectada a 
tiempo y tratada efectivamente, se puede cambiar la historia natural de la enfermedad previniendo o retrasando 
la necesidad de medicamentos, así como la aparición de complicaciones y en el mejor de los casos regresando 
a niveles de glucosa normales (104). Los programas y estrategias de prevención de riesgo de diabetes han sido 
bien estudiadas. Los programas conducidos en distintas partes del mundo en varios grupos étnicos han 
concluido que la diabetes es una enfermedad prevenible a través de la atenuación de los efectos adversos del 
ambiente mediante la modificación en el estilo de vida (105). 
La estrategia de detección temprana de pacientes con diabetes en combinación con el inicio del 
tratamiento en forma oportuna, han demostrado estar dentro de las estrategias consideradas como de mayor 
costo-efectividad. En Australia, se evaluó el costo efectividad de un programa de identificación de sujetos con 
prediabetes, seguido de intervenciones farmacológicas (acarbosa, metformina u orlistat) o de estilo de vida 
(dieta, ejercicio o dieta con ejercicio) para prevenir el riesgo de DT2. La intervención más costo efectiva fue la 
de dieta con ejercicio, arrojando una diferencia en el costo-efectividad de 22,500 dólares australianos por año 
de vida ajustado por discapacidad evitado (AVAD) (106).En otro estudio en adultos norteamericanos, se 
comprobó una mejoría en los años ganados y calidad de vida QALY (Qualy adjusted life years gained por sus 
siglas en inglés) obteniendo una diferencia de $8,181 dólares americanos por QALY ganado al comparar la 
intervención en el estilo de vida, con el no tamizaje y la no intervención en sujetos con intolerancia a la glucosa 
y con glucosa alterada en ayuno (107). Los costos generados por los programas de detección son compensados 
por los ahorros generados de la prevención de complicaciones y la mejoría en la calidad de vida. Datos 
provenientes del Nurses Health Study (NHS) sugieren que más del 90% de los casos de diabetes son 
potencialmente prevenibles si el individuo sigue una dieta saludable, tiene un IMC menor o igual a 25kg/m2, se 
ejercita al menos 30 minutos al día, evita fumar y consume alcohol moderadamente (108). 
Existe suficiente evidencia que sustenta que las intervenciones sobre el estilo de vida son las que 
tienen mayor reducción de la incidencia de diabetes inclusive en distintos grupos étnicos con distintos niveles 
de desarrollo (109–114), los beneficios se extienden a la disminución de los factores de riesgo cardiovasculares 
(115). Los objetivos de los cambios en el estilo de vida se basan en una adecuación en el consumo dietético 
de 25-30 kilocalorías (kcal) por kilogramo (kg) de peso, consumo de hidratos de carbono entre 65-50% 
incluyendo alimentos ricos en fibra además de una reducción del consumo de grasa en la dieta 30-25% de las 
calorías diarias, recomendación de disminución de los hábito tabáquico y alcohólico. Lo anterior seguido de 
intervenciones en la actividad física alentando a un aumento de 150 minutos de actividad física moderada a la 
semana (109–114,116). Los estudios anteriores han reportado disminuciones en el riesgo de DT2 que van 
 16 
desde 31% (111) para actividad física en solitario, 46%-67.4% (109,112,114) en combinación con dieta, en 
comparación con la intervención de referencia instrucciones dietéticas por escrito de forma anual. El monitoreo 
fue evaluado mediante registros de alimentos de tres días y registros de actividad física auto reportados. Las 
incidencias se reportan en periodos de 2 a 6 años (109–114,116). La Academia Americana de Nutrición y 
Dietética (117) en base a la evidencia, propone las siguientes modificaciones nutricionales en pacientes en 
riesgo de diabetes: 
 
Tabla 1.- Roles y responsabilidades de los nutricionistas en el tratamiento de los sujetos con 
prediabetes. Intervención nutricional 
 Si el sujeto tiene sobrepeso u obesidad, prescribir una reducción de peso 
basándose en las guías de práctica clínica. 
 Individualizar la prescripción de macronutrientes 
 Aumentar el consumo de fibra y granos enteros 
 Aumentar la actividad física de intensidad moderada 
 Si se prescriben medicamentos educar en el potencial de la interacción fármaco-
nutrimento. 
 Promover el cambio de hábitos. 
Adaptado: J Acad Nutr Diet 2018 Feb;118(2):343-353 
 
El objetivo del tratamiento en paciente en riesgo es disminuir 7%-10% en el peso corporal o entre 5 y 
10 kilogramos del peso inicial. La pérdida de peso de 6 a 12 meses debida a una intervención en el estilo de 
vida se asocia un menor de riesgo de diabetes, HR 0.65 (IC95% 0.35-1.22), 0.62 (0.33-1.18), 0.46 (0.24-0.87), 
0.34 (0.18-0.64), y 0.15 (0.07-0.30) para una pérdida de peso de 0-<3 %, 3-<5 %, 5-<7 %, 7-<10 %, y ≥10 % 
respectivamente (118). Alcanzar niveles óptimos de glucosa en ayunoy HbaA1c a los 6 meses y una óptima 
glucemia postprandial a los 12 meses, disminuye >60% el riesgo de diabetes (119). Una pérdida de peso a los 
6 meses mejora considerablemente las concentraciones de glucosa en ayuno (p= 0.038) (118). 
2.4.2.-Estrategias de adherencia y de respuesta al tratamiento 
La falta de adherencia de los programas de modificación en el estilo de vida es un factor ampliamente 
reconocido. La mayoría de los estudios reporta pérdidas importantes entre los participantes, así como falta de 
adherencia a la recomendaciones (109–114). Se ha reportado una tasa de adherencia en el Programa de 
Prevención de la Diabetes (DPP) de 62% entre los pacientes en intervención en el estilo de vida a seis meses 
(120) la cual fue evaluada como una disminución >5% del peso corporal. Para trabajar en mejorar la adherencia 
el DPP (116) , consideró incorporar las estrategias para aumentar la eficacia en la prevención: un manejo 
individualizado, contacto frecuente con los pacientes, estrategias de modificación alimentaria, materiales y 
estrategias educativas enfocadas a las necesidades culturales para abordar las barreras y facilitar la adhesión. 
Las estrategias más eficaces han sido las estrategias de Autogestión conductual. La individualización se logró 
 17 
a través de una "caja de herramientas" de estrategias de adherencia y una intervención de mantenimiento 
flexible con enfoque grupal e individual. Los ítems más utilizados en la caja de herramientas son estrategias 
asequibles como: resolución de problemas, revisión de las habilidades de automonitoreo y recomendaciones 
específicas para aumentar actividad física o disminución del consumo de grasa y calorías. La solución de 
problemas fue la intervención dominante utilizada por los entrenadores para ayudar a los participantes a 
alcanzar los objetivos en el DPP. "Problem Solving" es un método de cambio de comportamiento de 5 pasos 
que incluye: 1) Mantener una actitud proactiva; 2) Definir las cadenas problema / comportamiento; 3) 
Generación de alternativas; 4) Establecer metas alcanzables y 5) Evaluar el éxito y repetir los pasos si es 
necesario. Existe evidencia que demuestra que un programa de modificación del estilo de vida de 12 meses, 
basado en sesiones grupales e individuales, es eficaz en la reducción de los factores de riesgo en individuos 
de alto riesgo (121). Existen estudios que concluyen que los resultados en la adherencia a las intervenciones 
en el estilo de vida no son únicamente el resultado de una motivación individual, sino el resultado de una 
variedad de factores metabólicos, genéticos, psicosociales (122). Incrementar la autoeficacia, preparación 
motivacional, actividades sociales o grupales, identificación y disminución del estrés y factores asociados 
ejemplifican la importancia de considerar asesorías nutricionales que evalúen y traten los factores mencionados 
desde un punto individual. 
Recientemente se ha reportado que, aunque los ensayos clínicos pueden demostrar cuales tratamientos son 
efectivos, con adherencias similares, los beneficios de los tratamientos varían entre pacientes (123). Las 
decisiones del tratamiento deben ser con base a la mejor estimación de la reducción del riesgo absoluto (RRA) 
considerando todos los factores del paciente y del tratamiento que pueden determinar las posibilidades 
individuales del paciente de beneficiarse de las intervenciones. El RRA puede ser calculado como la diferencia 
entre el riesgo del individuo sin el tratamiento y con el tratamiento. Estos riesgos varían sustancialmente entre 
individuos incluso en poblaciones homogéneas(120). 
2.5 Reversión de la prediabetes 
La prediabetes también puede revertir a normo glucemia. En un estudio observacional de la historia natural de 
la enfermedad en Inglaterra, 55-88% de los participantes con glucosa alterada en ayuno en la medición basal 
retornaron a niveles de glucosa normales después de 10 años de seguimiento (124). Por su parte, el 
seguimiento a 10 años del DPP reportó una incidencia de reversión de 23% en los sujetos sometidos a un 
cambio en el estilo de vida (119). El beneficio de la reversión se ha calculado en una disminución del 75% (HR 
0.25 95%IC 0.12-0.52) de la reducción del riesgo de DT2 a dos años (125). En el DPP se calculó una 
disminución de 56% (HR 0.44 IC95% 0.37-0.55) del riesgo de diabetes en aquellos que regresaron a 
concentraciones normales de glucosa (119). Del mismo modo, se han estudiado los beneficios cardiovasculares 
de alcanzar niveles normales de glucosa, durante los 10 años de seguimiento, los scores de riesgo de 
 18 
Framingham fueron más bajos en los sujetos que revirtieron (15.5%) que en los sujetos que permanecieron en 
prediabetes (16.2%) (126). 
Aunque ambas intervenciones (medicamento y estilo de vida) pueden apoyar la reversión del padecimiento, 
existe una variación intra-individual en la probabilidad de recibir el beneficio (120). Los determinantes de la 
regresión ha sido un fenómeno poco estudiado, recientemente Herman (120) validó seis variables que habían 
resultado previamente (127) asociadas a la regresión (tabla 2), el estudio reporta que 39% de los pacientes en 
alto riesgo de desarrollar DT2 que se adhirieron aun estilo de vida saludable tuvieron una mayor probabilidad 
absoluta de revertir la condición superior a la del grupo placebo o metformina (14%). 
 
 19 
 
HR: Hazard Ratio IC: Intervalo de confianza Adherencia: medida como pérdida de peso de 5% del peso inicial a los seis meses de tratamiento. DT2: Diabetes Mellitus tipo 2 OR: Odds Ratio 
 
Tabla 2 Tabla de evidencia. Variables asociadas a la reversión de prediabetes después de una modificación el estilo de vida 
Estudio/Año/ 
Referencia 
Tiempo de seguimiento 
Número de 
pacientes 
Reducción del riesgo 
atribuible a la reversión 
Variables asociadas a la reversión Riesgo asociado Valor p 
Diabetes Prevention 
Program EEUU 
(2009) 
124 
3 años 554 No determinado 
Regresión a glucosa normal 
Modificación en el estilo de vida vs placebo 
Edad joven 
Niveles bajos de glucosa en ayuno 
Niveles bajos de glucosa a las 2 horas 
Mayor secreción a la insulina 
Mayor pérdida de peso 
 
2.05 (HR 95%IC 1.66–2.53) 
1.07 (HR 95%IC 1.02–1.11) 
1.52 (HR 95%IC 1.36–1.68) 
1.24 (HR 95%IC 1.13–1.35) 
1.09 (HR 95%IC 1.01–1.17) 
1.34 (HR 95%IC 1.21–1.49) 
 
< 0.0001 
0.0031 
< 0.0001 
< 0.0001 
0.0353 
<0.0001 
Diabetes Prevention 
Program EEUU 
(2017) 
117 
3.2 años 1,079 
Reducción absoluta del riesgo 
(RAR) 39% en los sujetos 
sometidos a una modificación 
del estilo de vida 
Edad 
Glucosa en ayuno (mg/dL) 
Triglicéridos (logaritmo) 
Adherencia a 6 meses si vs no 
0.989 (HR 95%IC 0.981-0.998) 
0.950 (HR 95%IC 0.936-0.963) 
0.765 (HR 95%IC 0.634-0.923) 
1.867 (HR 95%IC 1.496-2.331) 
<0.0001 
Diabetes Prevention 
Program Outcomes 
Study EEUU (2012) 
116 
 
5.4 años 736 
56% de reducción del riesgo 
de DT2. 47% en los que 
alcanzaron 1 vez la glucosa 
normal en el seguimiento, 61% 
dos veces, 67% tres veces. 
Índice de masa corporal 
Porcentaje de cambio de peso 
Resistencia a la insulina 
Función de la célula beta 
0.79 (OR 95%IC 0.71-0.87) 
0.78(OR 95%IC0.72-0.84) 
1.16(OR 95%IC1.08-1.25) 
1.28 (OR IC95%1.18-1.39) 
<0.0001 
Indian Diabetes 
Prevention program. 
India 
(2014) 
122 
2 años 459 
75% de reducción del riesgo 
en los que alcanzaron glucosa 
normal a los seis meses 
Función de la célula beta (medido por el índice 
de disposición oral) 
2.79 (OR 95%IC 0.12-0.52) <0.0001 
 20 
 
HR: Hazard Ratio IC: Intervalo de confianza Adherencia: medida como pérdida de peso de 5% del peso inicial a los seis meses de tratamiento OR: Odds Ratio 
 
Tabla 3 Tabla de evidencia. Variables asociadas a la reversión de prediabetes sin modificación en el estilo de vida 
Estudio/Año/ 
Referencia 
Tiempo de seguimiento 
Número de 
pacientes 
Tasa de reversión Variables asociadasa la reversión Riesgo asociado Valor p 
Guo (2016) 
China (128) 
 
6.1 meses 810 15% 
Obesidad central (NO) 
Hipertensión (NO) 
Glucosa en ayuno 
>117 mg/dL 
110- 117 
100-110 
Actividad física 
Leve 
Moderada 
Intensa 
1.79 (OR 95%IC 1.78–2.73) 
3.27 (OR 95%IC 1.29–8.23) 
 
1- 
2.83 (OR 95%IC 0.63–12.58) 
12.07 (OR 95%IC 2.88–50.62) 
 
1 
1.05 (OR 95%IC 0.51–2.18) 
2.08 (OR 95%IC 0.93–4.61) 
0.006 
0.012 
 
 
0.171 
0.001 
 
 
0.878 
0.071 
Bodicoat 
Reino Unido (2017) 
(129) 
 
1 año 817 54% 
Glucosa en ayuno 
Glucosa postprandial 
HbA1c % 
Circunferencia de cintura 
Peso 
Índice de Masa Corporal 
Pérdida de peso 0.1-3% 
Pérdida de cintura >3cm 
 
 
 
 
 
 
1.81 (OR 95% IC 1.08- 3.03) 
1.81 (OR 95% IC 1.08- 3.03) 
<0.001 
<0.001 
<0.001 
<0.001 
<0.001 
<0.001 
0.025 
0.037 
Hwang Korea 
(2018) (130) 
 
10 años 459 36% 
Índice insulinogenico 60 min (IGI60) 
Masa muscular basal 
1.09 (HR 95%IC 1.02-1.17) 
1.15 (HR 95% IC 1.04-1.26) 
<0.01 
0.005 
 21 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 22 
3.- Planteamiento del problema 
La DT2 es un importante problema de salud pública mundial y en México la prevalencia es alarmante. 
Se prevé que la carga médica debido a las complicaciones resultantes del padecimiento aumente en los 
próximos años. 
La DT2 es una enfermedad compleja y multifactorial, aspectos de exposición ambiental (estilos de 
vida), psicosociales, clínicos, metabolómicos y genéticos influyen en su desarrollo. Estos últimos cobran 
particular importancia, ya que las poblaciones de ascendencia amerindia, tienen una alta susceptibilidad a 
presentar enfermedades metabólicas, particularmente DT2. Sin embargo, los factores genéticos por si solos, 
generalmente tienen un bajo nivel predictivo, la adición de variables clínicas solo mejora modestamente la 
predicción. Los marcadores metabolómicos han probado aumentar el nivel de precisión independientemente de 
la presencia de factores de riesgo conocidos como IMC y glucosa en ayuno. Además, la adición de factores 
ambientales y psicosociales que indudablemente tienen un efecto importante sobre el desarrollo y reversión de 
la enfermedad. 
La prediabetes es una etapa altamente prevalente en la que aún es posible la reversión. La disfunción 
en el metabolismo de hidratos de carbono se encuentra presente desde antes de la aparición de la enfermedad 
y son identificables en la etapa de prediabetes. 
La modificación en el estilo de vida es un factor ampliamente estudiado para evitar la progresión del 
padecimiento, sin embargo, la respuesta heterogénea a este tratamiento es un factor conocido y poco 
estudiado. Hasta el momento poco se sabe sobre los determinantes de la esta respuesta heterogénea sobre la 
reversión de la prediabetes. 
4.-Justificación 
La diabetes es una enfermedad de alta prevalencia en nuestro país y en el mundo, todos los datos 
indican que ésta va a ir en aumento a mediano y largo plazo. La diabetes tiene una etapa previa en la que es 
posible la remisión del padecimiento llamada “prediabetes”. Alcanzar niveles óptimos de glucosa en ayuno y 
HbaA1c a los 6 meses y una óptima glucemia postprandial a los 12 meses, disminuye ~56% el riesgo de 
diabetes. El tratamiento que ha probado ser más costo efectivo para la prevención de la DT2 ha sido la 
modificación en el estilo de vida. 
El número de casos que requieren de una intervención es muy elevado y se requiere de la identificación 
del perfil de los sujetos con mayores probabilidades de responder al tratamiento estándar evaluado por la 
reversión de la prediabetes para desarrollar e implementar planes y estrategias de tratamiento mejor dirigidas 
a modular los factores potencialmente modificables en poblaciones vulnerables como la mexicana.
 23 
5.-Pregunta de Investigación 
¿Qué conjunto de variables clínicas, antropométricas, metabolómicas y psicosociales que permiten 
identificar con mayor precisión a sujetos mexicanos mestizos de 20-69 años que revierten la prediabetes a una 
tolerancia normal a la glucosa después de seis meses de intervención en la modificación en el estilo de vida y 
que superan la predicción de un modelo con las variables clínicas convencionales? 
 
6.-Objetivos 
6.1.- Objetivo General 
Objetivo General (Fase 1) Creación del modelo 
Desarrollar un modelo predictivo que integre variables clínicas, antropométricas y metabolómicas que 
permita identificar sujetos mexicanos mestizos de 25 a 69 años que puedan revertir el estado de prediabetes a 
una tolerancia normal a la glucosa en ayuno. 
 
6.2 Objetivos Específicos. 
 Identificar de la Base de datos del estudio “Consolidación de una cohorte de adultos residentes en el 
centro de México diseñada para medir la incidencia de Diabetes y de los componentes del Síndrome 
Metabólico”, sujetos mexicanos de 25 a 69 años con diagnóstico de prediabetes (Glucosa en ayuno 
de 100-125mg/dL) y describir sus características basales. 
 Identificar las características que difieren estadísticamente entre ambos grupos (reversión/no 
reversión) 
 Estimar el Odds Ratio al que están asociadas las variables con mayor influencia sobre la reversión de 
prediabetes. 
 Desarrollo de un modelo predictivo de la reversión de prediabetes en adultos mexicanos basado en 
los OR de la reversión de prediabetes al que están asociadas las variables con mayor influencia. 
 Comparar la exactitud y la discriminación de dos modelos predictivos de la reversión de prediabetes: 
uno basado en variables clínicas, antropométricas, metabolómicas, psicosociales y genéticas y el 
segundo derivado de variables clínicas convencionales. 
 Validar internamente el modelo mediante validación cruzada de cinco grupos aleatorios. 
 Desarrollar un puntaje de riesgo con las variables del modelo mediante el sistema de puntos (131) y 
basado en los HR del modelo y estimando el riesgo entre categorías. 
 
Objetivo General (Fase 2) Aplicación del modelo 
Aplicar el modelo de la fase I y buscar variables que complementen el modelo de la fase anterior. 
 24 
 
Objetivos Específicos. 
 Identificar sujetos mexicanos de 20 a 69 años con diagnóstico de prediabetes (Glucosa de 140-
199mg/dL dos horas después de una carga de glucosa de 75grs o HbA1c% de 5.7 -6.4% o glucosa 
alterada en ayuno (100-125mg/dL) de los sujetos procedentes del proyecto de tamizaje “Factores 
genéticos implicados en el desarrollo de la diabetes tipo 2 (DT2) y sus complicaciones médicas en la 
población mestiza mexicana”. 
 Identificar a los sujetos que tras seis meses de tratamiento revirtieron el estado de prediabetes a 
tolerancia normal de glucosa e identificar las variables que difieren entre los grupos con y sin reversión. 
 Estimar el OR al que están asociadas las variables con mayor influencia sobre la reversión de 
prediabetes. 
 Comparar la exactitud y la discriminación del modelo predictivo de la reversión de prediabetes de la 
fase I y probarlo con las variables identificadas en la fase 2. 
 Validar internamente el modelo mediante validación cruzada de cinco grupos aleatorios. 
 
7.- Hipótesis 
Fase 1 Creación del modelo 
La integración de variables clínicas, antropométricas y metabolómicas a un modelo predictivo permitirá 
identificar con suficiente precisión (>0.80 en el AUC ROC) los casos con mayor probabilidad de regresión de 
prediabetes a una tolerancia normal de glucosa en ayuno, en comparación con un modelo con las variables 
clínicas convencionales. 
 
Fase 2 Complementación del modelo 
La integración de nuevas variables identificará con suficiente precisión (> 0.80 en el AUC ROC) los 
casos con mayor probabilidad de regresión de prediabetes a una tolerancia normal de glucosa, después de una 
intervención en la modificación en el estilo de vida. 
 
8.- Material y Métodos 
8.1 Estrategia de búsqueda 
En base de datos PUBMED se buscaron los siguientes términos: En la sección de epidemiología: “type2 
diabetes” “prevalence” “Mexico” “cost”. Prediabetes: “prediabetes” “progression” “Mexico” “prevalence” 
“diagnostic” ” screening”, “implications”. Para sección de factores de riesgo: “type 2 diabetes” “risk” “diet” 
 25 
“sleep””depresión””gene” “Mexico”,”metabolomics””pshysical activity””smokin”. Para la sección de tratamiento 
“nutrition” ”prediabetes” “therapy””programs””reversión””cost-effective””regression” 
 
8.2-Tipo de estudio: 
Fase 1.- Cohorte retrospectiva. 
Fase 2.- Cuasi experimental. 
Unidad de muestreo: 
Fase 1. Se analizó la base de datos del proyecto: “Consolidación de una cohorte de adultos residentes en el 
centro de México diseñada para medir la incidencia de Diabetes y de los componentes del Síndrome 
Metabólico”, la cual es una cohorte terminada de ~10000 sujetos con datos clínicos, metabolómicos, genéticos 
y antropométricos y seguimiento de ~5000 sujetos a 1-5 años, para determinar los factores asociados a la 
reversión de prediabetes. 
Fase 2.- Se invitó a participar a pacientes procedentes de la base de datos del protocolo de investigación 
“Factores genéticos implicados en el desarrollo de la diabetes tipo 2 (DT2) y sus complicaciones médicas en la 
población mestiza mexicana” de la Unidad de Investigación en Enfermedades Metabólicas del Instituto Nacional 
de Ciencias Médicas y Nutrición “Salvador Zubirán” (INCMNSZ) 
8.2 Criterios de inclusión: 
Fase 1.- Creación del modelo 
 Edad: 25 a 69 años 
 Ambos sexos 
 Tener una medición alterada de glucosa en ayuno de 100 a 125mg lo que se llamó 
prediabetes 
 Índice de Masa Corporal (IMC) 25-39.99 kg/m2 
Fase 2.- Complementación del modelo 
 Edad: 20 a 69 años 
 Ambos sexos 
 Tener una medición de glucosa de 140-199mg/dL a las 2 horas después de una carga de 
75gr de glucosa, o HbA1c% 5.7-6.4% o glucosa alterada en ayuno (100-125mg/dL) lo que 
se llamó prediabetes. 
 Mexicanos mestizos dos generaciones. 
 Residentes en la ciudad sin planes de mudarse de ciudad a corto plazo. 
 Que sepan leer y escribir 
8.3.- Criterios de exclusión: 
Fase 1.- Creación del modelo 
 26 
 Sujetos bajo tratamiento de hipoglucemiantes (metformina, glibenclamida, acarbosa etc.) 
 Sujetos con tratamiento de insulina, secretagogos de insulina (sulfoniureas, meglitinidas), AR-
GLP1, además con medicamentos que aumenten la resistencia a la insulina como 
glucocorticoides, tiazidas, β-bloqueadores. 
Fase 2.- Complementación del modelo 
 Sujetos bajo tratamiento de hipoglucemiantes (metformina, glibenclamida, acarbosa etc.) 
 Pacientes que se encontraran bajo tratamiento con insulina, secretagogos de insulina 
(sulfoniureas, meglitinidas), AR-GLP1, y/o medicamentos que aumenten la resistencia a la 
insulina como glucocorticoides, tiazidas, β-bloqueadores. 
 Pacientes con marcapasos o placas internas 
 Pacientes imposibilitados para realizar actividad física 
 Pacientes que a criterio del investigador no pudieran llevar acabo las recomendaciones 
nutricionales. 
8.4-Criterios de eliminación: 
Fase 1.- Creación del modelo 
 Sujetos que no tuvieran medición de glucosa en ayuno a los 12 meses. 
Fase 2.- Complementación del modelo 
- Pacientes que no completaron las mediciones basales y finales. 
- Pacientes que retiraron su consentimiento informado durante el estudio. 
- Pacientes con imposibilidad para seguir con las recomendaciones de actividad física. 
- Pacientes que desarrollaron DT2 durante el estudio 
8.5-Tamaño de muestra 
Para la primera fase del modelo se hizo a conveniencia con todos los pacientes de la cohorte. 
Para la fase de complementación se hizo calculando un límite de 10 sujetos por variable introducida al modelo 
de regresión logística. 
8 variables promedio = 10 x 8 = 80 sujetos = 80 sujetos 
 
Referencia: 
 Peduzzi P, Concato J, Kemper E, Holford TR, Feinstein AR. A simulation study of the number of events 
per variable in logistic regression analysis. J Clin Epidemiol. 1996; 49:1373-9. 
 Steyerberg EW, Eijkemans MJ, Habbema JD. Stepwise selection in small data sets: a simulation study 
of bias in logistic regression analysis. J Clin Epidemiol. 1999; 52:935-42. 
 
8.6-Definición conceptual y operacionalización de variables 
 Variable dependiente. - Reversión o no reversión del padecimiento 
 27 
 Variable independiente. - Variables clínicas, antropométricas, metabolómicas, psicosociales y 
genéticas. 
 Variables confusoras: Sexo, edad, IMC, porcentaje de grasa, apego al tratamiento. 
 
Tabla 3.- Operacionalización de Variables 
Variables dependientes 
VARIABLE 
DEFINICIÓN 
CONCEPTUAL 
DEFINICIÓN 
OPERACIONAL 
UNIDAD DE 
MEDICIÓN 
ESCALA DE 
MEDICIÓN 
Reversión de 
prediabetes 
 
El paciente con 
prediabetes alcanzará 
los niveles normales de 
glucosa en los tres 
criterios diagnósticos 
después de seis meses 
de tratamiento en la 
modificación en el estilo 
de vida 
Se comparará el 
diagnóstico basal de 
prediabetes (en los valores 
de glucosa en ayuno, a las 
2hrs posteriores a una 
carga de 75grs de glucosa y 
HbA1c%) contra los valores 
6 meses después. 
SI 
NO 
 
Cualitativa 
dicotómica 
 
Variables confusoras 
VARIABLE 
DEFINICIÓN 
CONCEPTUAL 
DEFINICIÓN 
OPERACIONAL 
UNIDAD DE 
MEDICIÓN 
ESCALA DE 
MEDICIÓN 
Edad 
Tiempo que ha vivido una 
persona. 
Tiempo comprendido entre 
el nacimiento del sujeto 
hasta la fecha en la que se 
incluye al estudio. 
Años Cuantitativa 
continua 
Sexo 
Caracteres genéticos, 
morfológicos y 
funcionales, que 
distinguen a los hombres 
de las mujeres. 
Aspecto externo del sujeto 
auto reportado 
Masculino 
Femenino 
Cualitativa 
nominal 
Apego al 
tratamiento 
Porcentaje de cambio de 
peso 
Se determina la diferencia 
en el cambio de peso basal 
vs el final y se realiza un 
porcentaje respecto al peso 
inicial, considerando al 
menos >5% de cambio. 
SI 
NO 
Cualitativa 
dicotómica 
Índice de 
Masa Corporal 
cuantitativa 
Indicador simple de la 
relación entre el peso y la 
talla. (OMS) 
División del peso en kilos 
por el cuadrado de su talla 
en metros (kg/m2). 
Medidos por estadímetro e 
impedancia bioeléctrica 
Kg/m2 
Cuantitativa 
continua 
Variable independiente (Variables candidatas a integrar el modelo) 
 28 
VARIABLE 
DEFINICIÓN 
CONCEPTUAL 
DEFINICIÓN 
OPERACIONAL 
UNIDAD DE 
MEDICIÓN 
ESCALA DE 
MEDICIÓN 
Historia familiar 
de Diabetes 
El paciente presenta 
antecedentes en su 
familia de diabetes tipo 1, 
2, o MODY 
El sujeto responde durante 
el cuestionamiento 
Si 
No 
Cualitativa 
dicotómica 
Puntaje test 
Frindrisk 
Puntaje obtenido en el 
Finnish Diabetes Risk 
Score. Score utilizado 
para medir el riesgo de 
Diabetes 
El sujeto responde a las 
preguntas sobre edad, 
actividad física, 
antecedente de diabetes, 
hipertensión arterial. Se 
agregan los datos de IMC y 
perímetro de cintura 
obtenidos en la historia 
clínica 
1-20 Cuantitativa 
continua 
Hipertensión 
arterial 
sistémica (HAS) 
El paciente presenta el 
diagnóstico de 
hipertensión arterial 
sistémica 
El paciente cuenta con 
diagnóstico previo, usa 
hipertensivos 
SI 
NO 
Dicotómica 
Dislipidemia El paciente presenta el 
diagnóstico de 
Dislipidemia 
(hipertrigliceridemia, 
hipercolesterolemia, 
Dislipidemia mixta) 
El paciente cuenta con 
diagnóstico previo. 
SI 
NO 
Dicotómica 
Menarca Edad en la que ocurrió la 
primera menstruación 
Auto-reportado por 
interrogatorio 
Años Cuantitativa 
continua 
Peso Masa total de los 
compartimentos 
corporales (agua, grasa, 
músculo 
El sujeto se coloca sobre la 
báscula SECA mBCA514 
sin zapatos, sin calcetines, 
sin objetos metálicos en 
ayuno de 12 horas y con 
ropa ligera 
Kilogramos Cuantitativa 
continua 
Talla Altura del sujeto de la 
planta de los pies a la 
cabeza 
Se le pide al sujeto que 
suba a la plataforma del 
estadímetro, con vista al 
frente (plano de Frankfurt), 
y puntas separadas,los 
brazos deben caer 
naturalmente a lo largo del 
cuerpo, la cabeza en 
posición recta, se baja el 
cabezal del estadímetro a la 
parte superior de la cabeza. 
Estadimetro mbCA514 
Centímetros/ 
Metros 
Cuantitativa 
continua 
 29 
Índice de masa 
Corporal 
Indicador simple de la 
relación entre el peso y la 
talla. (OMS) 
División del peso en kilos 
por el cuadrado de su talla 
en metros (kg/m2). 
Medida por estadímetro e 
impedancia bioeléctrica 
18-24.9 Normo 
peso 
> 25 -29.9 
Sobrepeso 
>30 Obesidad 
Cualitativa 
ordinal 
Circunferencia 
de cintura 
Perímetro medido entre 
el punto medio de la 
cresta ilíaca y el arco 
subcostal. 
 
Se mide con una cinta 
métrica flexible e inelástica 
(SECA 201) el paciente 
deberá estar de pie con los 
pies juntos, con los brazos 
a cada lado de su cuerpo 
con la palma de la mano 
hacia el interior, y debe 
espirar despacio, el valor se 
registra al punto más 
cercano al 0.1 cm. 
Centímetros Cuantitativa 
continua 
Circunferencia 
de cadera 
Perímetro medido al nivel 
del máximo relieve de los 
músculos glúteos, sobre 
los trocánteres mayores 
Se mide con una cinta 
métrica SECA 201, sobre 
los trocánteres mayores, 
con los brazos relajados a 
cada lado, el valor a 
registrar es el punto más 
cercano al 0.1 cm. 
Centímetros Cuantitativa 
continua 
Peso Teórico Peso ideal con relación a 
la altura y complexión del 
sujeto 
Se calcula por las tablas de 
Frisancho, haciendo 
referencia a la talla y la 
complexión del sujeto 
(chica-mediano grande) 
Kilogramos Cuantitativa 
continua 
Complexión del 
sujeto 
Estructura corporal de una 
persona 
Se calcula dividiendo la 
muñeca entre la estatura en 
centímetros y se compara 
con la tabla 
Chica 
Mediana 
Grande 
Cualitativa 
ordinal 
Peso Meta Peso al que se pretende 
llegar durante el 
tratamiento 
Se calcula restando el peso 
actual menos 10% 
Kilogramos Cuantitativa 
continua 
Gasto 
energético 
basal 
Representa la energía 
total que el organismo 
consume en estado basal 
Se calcula mediante la 
fórmula de Harris y 
Benedict, considerando el 
peso, la talla, la edad y el 
sexo del sujeto 
Kilocalorías Cuantitativa 
continua 
Gasto 
energético total 
recomendado 
Representa la energía 
que el sujeto necesita 
para realizar sus 
actividades diarias 
Se calcula multiplicando el 
peso teórico X 25 
Kilocalorías Cuantitativa 
continua 
 30 
Índice cintura-
estatura 
Medida indirecta de la 
distribución de la grasa 
corporal. 
Cociente entre la cintura y 
la estatura 
Cm/cm Cuantitativa 
continua 
Índice cintura-
cadera 
Indicador de la relación 
entre la cintura y la cadera 
División entre el valor del 
sujeto de la cadera y la 
cintura en centímetros. 
Medida con cinta métrica. 
Centímetros/ce
ntímetros 
Cuantitativa 
continua 
Porcentaje de 
agua 
Proporción del cuerpo 
compuesto por agua 
El sujeto debe estar en 
ayuno, con la menor ropa 
posible y sin zapatos, se 
coloca sobre un analizador 
de impedancia bioeléctrica 
Porcentaje Cuantitativa 
continua 
Masa libre de 
grasa 
Compartimento corporal 
libre de grasa, 
químicamente se 
compone de proteínas, 
agua y hueso. 
El sujeto debe estar en 
ayuno, con la menor ropa 
posible y sin zapatos, se 
coloca sobre un analizador 
de Impedancia bioeléctrica. 
Kilogramos y 
porcentaje 
Cuantitativa 
continua 
Masa magra Masa del cuerpo 
compuesta por músculo 
El sujeto debe estar en 
ayuno, con la menor ropa 
posible y sin zapatos se 
coloca sobre un analizador 
de rayos X de doble energía 
(DXA) 
Porcentaje Cuantitativa 
continua 
Masa grasa La masa del cuerpo 
compuesta sólo por grasa. 
El sujeto debe estar en 
ayuno, con la menor ropa 
posible y sin zapatos se 
coloca sobre un analizador 
de rayos X de doble energía 
(DXA) 
Porcentaje Cuantitativa 
continua 
Tejido adiposo 
visceral 
Volumen del abdomen 
compuesto por tejido 
adiposo 
El sujeto debe estar en 
ayuno, con la menor ropa 
posible y sin zapatos se 
coloca sobre un analizador 
de rayos X de doble energía 
(DXA) 
cm3 Cuantitativa 
continua 
Consumo 
dietario 
 
Conjunto de micro y 
macro nutrimentos 
consumidos 
habitualmente por el 
paciente en un periodo 
de 24 horas 
 
Promedio del consumo de 
3 días habituales (2 días 
entre semana 1 fin de 
semana) referido por el 
sujeto por medio de un 
recordatorio de alimentos 
y analizado por medio del 
software Food Processor 
® 
 
Kilocalorías 
Totales 
Kilocalorías, 
gramos y 
porcentaje de 
Hidratos de 
Carbono 
Proteínas 
Lípidos 
Grasas 
Cuantitativa 
continua 
 31 
Saturadas 
Polinsaturadas 
Mono 
insaturadas 
Fibra 
Azúcares 
simples 
Patrón 
saludable 
Algoritmo diseñado para 
evaluar la calidad de la 
dieta 
El sujeto reporta un 
consumo <25grs de fibra, + 
>30 de consumo de lípidos 
+ >10% de consumo de 
azúcares simples 
Saludable 
 
No saludable 
Dicotómica 
Consumo 
proteico 
Representa el consumo 
de proteinas de un día 
habitual del paciente 
Se obtiene por medio de 
entrevista. Se calcula 
multiplicando los gramos 
reportados de consumo 
por 100 y dividendo entre 
el total de calorías del día. 
Porcentaje Cuantitativa 
continua 
Consumo de 
hidratos de 
carbono 
Representa el consumo 
de proteinas de un día 
habitual del paciente 
Se obtiene por medio de 
entrevista. Se calcula 
multiplicando los gramos 
reportados de consumo 
por 100 y dividendo entre 
el total de calorías del día. 
Porcentaje Cuantitativa 
continua 
Consumo de 
lípidos 
Representa el consumo 
de proteinas de un día 
habitual del paciente 
Se obtiene por medio de 
entrevista. Se calcula 
multiplicando los gramos 
reportados de consumo 
por 100 y dividendo entre 
el total de calorías del día. 
Porcentaje Cuantitativa 
continua 
Actividad 
física 
Cualquier movimiento 
corporal producido por 
los músculos 
esqueléticos que exija 
gasto de energía 
 
El sujeto reporta el tiempo 
y los días a la semana a 
los que le dedica a 
actividades leves, 
moderadas, intensas a 
través de un cuestionario 
de 7 preguntas 
(Cuestionario Internacional 
de Actividad física IPAQ 
corto) 
Leve 
Moderada 
Intensas 
Cualitativa 
ordinal 
Gasto 
Energético por 
día 
Gasto energético 
promedio de un día de 
actividad habitual del 
sujeto 
El sujeto reporta las 
actividades que realiza en 
un día, en intervalos de 15 
minutos, se multiplica por 
un factor de gasto; por 
Kcal/día 
 
 
Cuantitativa 
continúa 
 32 
medio de la herramienta 
LAVAL 
Horas de 
sueño 
Horas de sueño del 
sujeto en un periodo de 
24 horas 
Promedio de las horas de 
sueño reportadas por el 
sujeto en días aleatorios. 
Auto reportado 
Horas Cuantitativa 
continua 
Depresión Condición del sujeto 
caracterizada por una 
profunda tristeza, 
decaimiento anímico, baja 
autoestima, pérdida de 
interés por todo y 
disminución de las 
funciones psíquicas. 
El investigador pregunta 
un conjunto de 18 ítems 
relacionados con los 
síntomas frecuentes de 
depresión, utilizando el 
instrumento HAMILTON 
No deprimido: 
0-7 
Depresión 
ligera/menor: 
8-13 
 Depresión 
moderada: 14-
18 
 Depresión 
severa: 19-22 
 Depresión 
muy severa: 
>23 
Cualitativa 
ordinal 
Perfil 
metabolómico 
Panel de 216 metabolitos 
en plasma (aminoácidos, 
lípidos, ácidos orgánicos y 
azúcares) 
Concentración de 
metabolitos en plasma 
después de un ayuno de 
12 horas, obtenido por 
medio de resonancia 
magnética nuclear. 
Ratio (m/z) Cuantitativa 
continua 
Glucosa 0 Concentración de 
glucosa en suero 
después de 12 horas de 
ayuno 
Medición de suero de 
glucosa a través del 
método enzimático 
colorimétrico 
mg/dL Cuantitativa 
continua 
Glucosa 30 Concentración de 
glucosa en suero 
después de 30 minutos 
después de una carga 
de 75gr de glucosa