Antecedentes/Objetivos: La diabetes mellitus es un problema de salud pública creciente, e identificar precozmente personas con alto riesgo es clave para prevenirla. Los índices antropométricos son herramientas accesibles para evaluar el riesgo de diabetes, pero su capacidad predictiva es desconocida. El objetivo de este estudio es evaluar la capacidad de diferentes índices antropométricos en la predicción de diabetes.

Métodos: Este análisis forma parte del Estudio DICA 2022-23, un estudio transversal poblacional sobre factores de riesgo cardiovascular en la Región de Murcia. Se incluyeron adultos de 20 años o más, seleccionados por muestreo bietápico estratificado por área de salud, sexo, edad y tipo de residencia (urbana o rural), para garantizar la representatividad. Se preguntó a los participantes si eran diabéticos y si seguían tratamiento (dieta o fármacos). Se midieron variables antropométricas y glucemia y HbA1c en ayunas. Los índices evaluados incluyeron índice de masa corporal (IMC), índice cintura-talla (ICT), circunferencia de la cintura (CC), índice de forma corporal (ABSI), y porcentaje de grasa corporal. La diabetes se definió según los criterios de la American Diabetes Association (glucemia en ayunas #1 126 mg/dL y/o HbA1c #1 6.5%) o si referían diagnóstico o tratamiento de diabetes. Se realizó un análisis ROC (Receiver Operating Characteristic) para cada índice, calculando el área bajo la curva (AUC) y los valores óptimos de corte mediante el índice de Youden, con su sensibilidad (S) y especificidad (E).

Resultados: Se analizaron datos de 2.020 individuos, 957 hombres (47,3%) y 1.063 mujeres (52,6%). La prevalencia de diabetes fue de 13,6%. En hombres, los índices con mejor capacidad predictiva fueron el ABSI (AUC = 0,729), el ICT (AUC = 0,728) y la CC (0,710), mientras que el IMC mostró la capacidad predictiva más baja (AUC = 0,625). En mujeres, el ICT (AUC = 0,752) y la CC (AUC = 0,732) fueron los mejores predictores, mientras que el índice ABSI (AUC = 0,689) y el IMC (AUC = 0,696) mostraron menor capacidad. En hombres el punto de corte óptimo para el ABSI fue de 0,81 (S = 0,62; E = 0,74) y para el ICT de 0,57 (S = 0,62; E = 0,76). En mujeres, el punto de corte óptimo para el ICT fue de 0,54 (S = 0,62; E = 0,79) y para la CC de 85,5 cm (S = 0,59; E = 0,79).

Conclusiones/Recomendaciones: El ICT y la CC fueron los índices antropométricos con mejor capacidad predictiva para la diabetes en la población adulta de la Región de Murcia, especialmente en mujeres. Estos hallazgos refuerzan su potencial como herramientas de cribado en atención primaria, al ser fáciles de obtener e interpretar.

Financiación: “PI20/00068”, Instituto de Salud Carlos III.