Científicos de diversos centros franceses han desarrollado un método que predice la mortalidad y las complicaciones severas en un plazo de 4 años, en pacientes con diabetes de tipo 2. El modelo no ...
Científicos de diversos centros franceses han desarrollado un método que predice la mortalidad y las complicaciones severas en un plazo de 4 años, en pacientes con diabetes de tipo 2. El modelo no requiere analíticas sanguíneas, basándose en un índice ajustado de severidad de la enfermedad, duración de la misma y del tratamiento, así como edad y presencia de patologías cardiovasculares crónicas. En la evaluación de más de 22.000 pacientes el modelo presentó mayor fiabilidad y capacidad de discriminación que otros similares, aunque no estadísticamente superior en todos los desenlaces clínicos.
Alexandre Vimont, director del estudio e investigador de Assistance Publique Hôpitaux de Paris, el sistema hospitalario más grande de Europa, afirma que la fiabilidad en la predicción de cualquier tipo de complicación se situó alrededor del 75%, mientras que la relacionada con accidentes cardiovasculares fue superior al 66%. El grado de discriminación fue sistemáticamente superior en los pacientes sin enfermedad cardiovascular y en los de edad inferior a 65 años. Notablemente, la sensibilidad del modelo en la predicción en el primer año de seguimiento fue similar a la del cuarto, siendo la predicción de 2 o más eventos en un mismo año ligeramente más fiable que la de un único evento durante el mismo periodo. Vimont señala que la adición al modelo de las visitas médicas realizadas a especialistas, los ingresos hospitalarios o los valores de glucemia, hemoglobina glucosilada o creatinina durante el año anterior no mejoraron la fiabilidad de la predicción. La edad fue el factor de mayor impacto sobre el riesgo de complicaciones, mientras que la medicación antidiabética mostró un efecto protector, asegura el científico. Dado que los elementos de la predicción se encuentran disponibles en los sistemas nacionales de salud, la implementación del modelo podría representar un método sencillo para identificar a los pacientes de alto riesgo, concluyen los autores del estudio.
