Análisis de la prevalencia de pre-diabetes y diabetes mellitus mediante modelos STAR multinomiales

Abstract

La Diabetes Mellitus, también conocida como Diabetes de tipo 2, es reconocida como un problema de salud de magnitud internacional. De hecho, estimaciones recientes proyectan un número elevado de pacientes diabéticos, por ejemplo, 300 millones para el año 2025 (King and Aubert, 1998) o 353 millones en 2030 (Yach et. al., 2006). Las personas diabéticas están expuestas a un mayor riesgo de padecer complicaciones de la salud, como pueden ser paros cardíacos, neuropatías, retinopatías y nefropatías. Estos trastornos vinculados a la diabetes pueden ser prevenidos, por lo que resulta de gran relevancia el diagnóstico temprano y la realización de campañas de prevención. Por este motivo, tienen mucha importancia los estudios epidemiológicos encaminados a re nar los métodos de diagnóstico, tanto de la diabetes como de estados pre-diabéticos.2 En la ejecución de los mencionados estudios, una herramienta frecuentemente utilizada es el análisis de regresión. En el contexto que nos concierne, los modelos de regresión son empleados para relacionar a la probabilidad de padecer un estado diabético (o pre-diabético) con un conjunto de factores de riesgo. De tales factores los mas importantes e interesantes de analizar son el sobrepeso y la obesidad.3 Estos factores suelen ser medidos a través de índices o cantidades que representan variables continuas, desde el punto de vista estadístico. Para modelar el efecto de estas variables es común el uso de especi caciones paramétricas de la ecuación de regresión, siendo lo más típico el empleo del Modelo Lineal Generalizado (GLM).