Publicación: Capacidad del índice triglicéridos-glucosa para discriminar casos de prediabetes en pacientes atendidos en un laboratorio privado, Lima 2024
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Objetivo: Evaluar la eficacia diagnóstica del índice triglicéridos-glucosa para discriminar casos de prediabetes en pacientes atendidos en un laboratorio privado, Lima 2024. Metodología: Se llevó a cabo un estudio observacional, descriptivo y transversal, abordado como evaluación de prueba diagnóstica. Se consideró un tamaño muestral de 277 pacientes obtenidos mediante un muestreo no probabilístico. Para la recolección de datos se utilizó una ficha que contenía información demográfica y analítica. La información fue procesada utilizando el Software Excel 2019, el programa SPSS versión 27 y software JAMOVI versión 2.6.19. Resultados: En relación a los valores de glucosa, los niveles normales fueron del 45.8%, mientras que los casos de prediabetes fueron del 54.2%. Los valores de hemoglobina glicada revelan una mayoría de casos de prediabetes (63.2%); según los valores de los triglicéridos, poco más de la mitad de los casos presentaban niveles altos (52.0%) y en relación al índice triglicéridos-glucosa, más de la mitad revelaron ser casos de alto riesgo (66.1%). Conclusión: Se concluyó que el índice triglicéridos glucosa es un buen predictor de prediabetes. El punto de corte óptimo fue 8.622, además se reportó una sensibilidad muy alta (97.1%), una especificidad aceptable (72.8%), un alto valor VPN (78.0%) y un VPP con buena capacidad (96.2%) para confirmar casos de prediabetes cuando el test es positivo.
Resumen
Objective: To evaluate the diagnostic efficacy of the triglyceride-glucose index to discriminate cases of prediabetes in patients seen in a private laboratory, Lima 2024. Methodology: An observational, descriptive and cross-sectional study was carried out, approached as an evaluation of a diagnostic test. A sample size of 277 patients obtained by non-probabilistic sampling was considered. A data collection form containing demographic and analytical information was used for data collection. The information was processed using Excel 2019 software, SPSS version 27 software and JAMOVI software version 2.6.19. Results: Regarding glucose values, normal levels were 45.8%, while prediabetes cases were 54.2%. Glycated hemoglobin values reveal a majority of prediabetes cases (63.2%); according to triglyceride values, slightly more than half of the cases had high levels (52.0%) and in relation to the triglyceride-glucose index, more than half revealed to be high-risk cases (66.1%). Conclusion: It was concluded that the triglyceride-glucose index is a good predictor of prediabetes. The optimal cut-off point was 8.622, and a very high sensitivity (97.1%), acceptable specificity (72.8%), a high NPV value (78.0%) and a PPV with good capacity (96.2%) to confirm prediabetes cases when the test is positive were reported.