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Parámetros de variabilidad glucémica de la monitorización continua de glucosa como predictores de diabetes: evaluación prospectiva en una población general sin diabetes

Andrea Valle Rodríguez,Javier Rodríguez García,Felix Camiña Darriba,J. B. Ortolá Devesa,Santiago Rodríguez-Segade Villamarín

Published 2025 in Advances in laboratory medicine

ABSTRACT

Resumen Objetivos Evaluar prospectivamente la capacidad de distintas métricas de variabilidad glucémica obtenidas mediante monitorización continua de glucosa (MCG) para la predicción del desarrollo de diabetes en una población sin diabetes. Métodos Se incluyeron 497 participantes sin diabetes del estudio AEGIS. Los participantes utilizaron un sistema de MCG (iPro2®) durante seis días. Se evaluaron las siguientes métricas: desviación estándar (SD), coeficiente de variación (CV) y amplitud media de las excursiones glucémicas (MAGE). Los sujetos fueron seguidos durante una media de 6 años. Se utilizaron curvas ROC para determinar la capacidad predictiva de las métricas de variabilidad glucémica y se calcularon la sensibilidad y especificidad. Resultados De los 497 participantes, 16 mujeres (4,9 %) y 9 hombres (5,2 %) desarrollaron diabetes. Las concentraciones iniciales de HbA1c y glucosa en ayunas fueron significativamente más altos en aquellos que progresaron a diabetes. Las métricas de variabilidad glucémica también fueron significativamente mayores en estos individuos (SD: 18 vs. 13 mg/dL; CV: 17 % vs. 14 %; MAGE: 36 vs. 27 mg/dL; p<0,001 en todos los casos). La SD mostró la mayor AUC (0,81), con una sensibilidad del 80 % y una especificidad del 72 % para un punto de corte de 14,9 mg/dL. Las AUC fueron mayores en hombres para todas las métricas estudiadas. Conclusiones Las métricas obtenidas por MCG, especialmente la SD, son predictores efectivos de la progresión a diabetes tipo 2 en una población sin diabetes. Estos hallazgos sugieren la utilidad de la variabilidad glucémica en la identificación temprana de individuos en riesgo de desarrollar diabetes.

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