La diabetes constituye uno de los problemas de salud más importantes de nuestro tiempo, por su alta prevalencia, morbimortalidad y elevado coste1. Estudios recientes estiman que la prevalencia en España se sitúa en torno al 13-15%2, observándose un aumento en los últimos años3. Los datos sobre incidencia de diabetes tipo2 (DM2) en nuestro entorno son escasos y muy variables, describiéndose tasas de 1,5 a 19 nuevos casos/1.000 habitantes-año4-7.

La progresión desde normoglucemia a diabetes puede tardar años, mientras pueden presentarse estados intermedios donde la glucosa en sangre es superior a lo normal, pero sin alcanzar valores de diabetes franca8. Estos estados intermedios o prediabetes no son considerados entidades clínicas, aunque constituyen un factor de riesgo para desarrollar diabetes. La Asociación Americana de Diabetes (ADA)9 y la Organización Mundial de Salud (OMS)10 coinciden en definir la intolerancia a la glucosa, pero difieren en los criterios de glucemia basal (GB) alterada y en la utilización de la HbA1c para el diagnóstico de prediabetes.

El riesgo de desarrollar DM2 en las personas prediabéticas es hasta 6 veces mayor que en las normoglucémicas. Cada año, el 5-10% de los sujetos con prediabetes desarrollarán diabetes, y el 70% lo harán a lo largo de su vida8. Numerosos estudios han demostrado que la DM2 se puede prevenir o al menos retrasar mediante actuaciones sobre factores de riesgo ligados a los estilos de vida11,12.

El objetivo principal de este estudio es estimar la incidencia de DM2 en la población adulta de la Comunidad de Madrid (CM) y determinar los factores asociados a su aparición; y el secundario, comparar la capacidad de los criterios de prediabetes de la ADA y la OMS para predecir la aparición de la enfermedad.

Estudio prospectivo poblacional procedente de la cohorte PREDIMERC13, constituida en 2007. Se seleccionó una muestra aleatoria de 2.268 personas de entre 30 y 74años residentes en la CM, mediante un muestreo por conglomerados con estratificación de las zonas básicas de salud, incluyendo 60 zonas para garantizar representatividad territorial, cuya tasa de respuesta fue del 56,4%. La metodología se ha descrito previamente13. En el estudio basal se realizó una encuesta telefónica y una exploración física estandarizada. Se midió la presión arterial, peso, talla y perímetro de la cintura (PC). Se realizó una extracción de sangre en ayunas para determinar la GB, la HbA1c, el colesterol y los triglicéridos.

Se excluyeron los pacientes con DM2 al inicio de acuerdo a los siguientes criterios: GB≥126mg/dl, HbA1c≥6,5%, diagnóstico previo de DM2 o tratamiento hipoglucemiante. El periodo de seguimiento se llevó a cabo desde el 1 de agosto de 2007 hasta el 31 de diciembre de 2013, a través de la historia clínica electrónica (HCE) de atención primaria (Programa AP-Madrid). Se revisaron anualmente los registros de diagnósticos de DM2 y tratamientos hipoglucemiantes, considerando un caso incidente si la fecha de registro fue posterior al inicio del seguimiento.

Al inicio del estudio se clasificó a los individuos en función del estado glucometábolico según los criterios de la ADA (GB100-125mg/dl o HbA1c5,7-6,4%)9 y la OMS (GB110-125mg/dl)10. Se recogió información sobre los antecedentes familiares de diabetes (de primer y segundo grado). De acuerdo al índice de masa corporal (IMC), los pacientes se clasificaron en aquellos con normopeso (IMC<25kg/m2), sobrepeso (IMC25-29,9kg/m2) y obesidad (IMC≥30kg/m2). Se consideró obesidad abdominal cuando el PC fue ≥94cm en hombres y ≥80cm en mujeres. Se definió hipertensión arterial cuando la presión arterial sistólica era ≥140mmHg o la diastólica ≥90mmHg o el sujeto recibía tratamiento antihipertensivo. Se consideró hipercolesterolemia cuando la cifra de colesterol era ≥200mg/dl o el enfermo recibía tratamiento hipolipemiante; e hipertrigliceridemia cuando los triglicéridos fueron ≥150mg/dl. Respecto al consumo de tabaco, se clasificó al paciente en fumador actual, exfumador y no fumador. La actividad física se midió mediante un recuerdo estructurado de las actividades realizadas en las últimas 2 semanas14, considerando inactivos a los que no habían realizado ninguna. Se evaluó como indicador de calidad de dieta el consumo de frutas y verduras, considerando bajo consumo la toma de <3 raciones/día. Como variables socioeconómicas se evaluó el nivel de estudios (primarios o menos, secundarios y universitarios) y la clase social de acuerdo a la ocupación, que se agrupó en trabajadores no manuales (clasesi, ii, iii) y manuales (clasesiv, v), siguiendo la metodología de la Sociedad Española de Epidemiología15.

Las variables categóricas se presentan mediante porcentajes e intervalos de confianza del 95% (IC95%), y las cuantitativas mediante media y desviación estándar (DE). Se estudió la distribución de las variables cuantitativas. Se estimó la tasa de incidencia de DM2 según las principales variables predictoras del estudio, así como la razón de tasas (hazard ratio [HR]) con sus IC95%. Para determinar los factores asociados al desarrollo de DM2, se construyó un modelo de riesgos proporcionales de Cox, cuyo modelo máximo de partida incluía las variables que en el análisis univariado tuvieron un nivel de significación <0,15, y aquellas con relevancia clínica, independientemente de su significación. La capacidad predictiva del modelo se determinó mediante el estadístico C-Harrell, y su calibración por la prueba de Gronnesby-Borgan. Para comparar la capacidad predictiva de los criterios de prediabetes de la ADA y la OMS, se elaboró un modelo para cada uno.

Se ponderaron las observaciones sobre la base de la estructura poblacional por grupos de edad y sexo de la CM. Se tuvo en cuenta el efecto del diseño muestral para calcular los IC95%. El nivel de significación utilizado para los contrastes de hipótesis fue del 0,05. Los análisis estadísticos se realizaron con SPSS-21 y Stata-11.

Todos los participantes fueron debidamente informados y firmaron su consentimiento para participar en el estudio, aprobado por el Comité de Ética de Investigación Clínica del Hospital Ramón y Cajal (Madrid).

De las 2.268 personas incluidas al inicio, fueron excluidas 220: 203 diabéticos, 3 que carecían de HbA1c y 14 que tenían registrado en AP-Madrid un diagnóstico de diabetes o tratamiento antidiabético antes del inicio del seguimiento. La cohorte se constituyó con 2.048 personas, de las que 52,7% eran mujeres, con una media de edad de 46,9años (DE=12). La mayoría habían completado estudios secundarios y desarrollaban trabajos no manuales. El 22,7% tenían valores de GB≥100mg/dl, el 33,9% valores de HbA1c≥5,7% y el 34,6% antecedentes familiares de diabetes. El 19,4% de los sujetos tenían obesidad y el 46% obesidad abdominal. El 45,1% no realizaba ninguna actividad física y el 57,7% manifestaron comer <3 raciones/día de frutas y verduras (tabla 1).

En la figura 1 se observan las pérdidas a lo largo del seguimiento (5%), siendo el cambio de comunidad autónoma la causa más frecuente. Tras 6,4años de seguimiento se detectaron 44 casos incidentes de DM2, lo que supuso una tasa de incidencia de 3,5 casos/1.000 personas-año. En la tabla 2 se detallan la incidencia y HR según las variables de exposición estudiadas. No se observaron diferencias significativas por sexo. El riesgo de DM2 aumentó de manera significativa con la edad, y se asoció con un menor nivel de formación, pero no con la clase social. La incidencia de DM2 fue mayor en personas con antecedentes familiares de diabetes, obesidad, obesidad abdominal, hipertensión arterial, hipercolesterolemia e hipertrigliceridemia. No se encontró una relación clara con el consumo de tabaco ni con la actividad física. Además, se observó una asociación inversa con el consumo de frutas y verduras.

Figura 1.

Diagrama de flujo y distribución de la población de estudio.

(0,14MB).

Los valores de GB≥100mg/dl y HbA1c≥5,7% se asociaron de manera significativa a una mayor incidencia de DM2 (HR para GB100-109mg/dl=4,6, para GB110-125mg/dl=23,2, y para HbA1c5,7-6,4%=7,2). La incidencia de DM2 fue mayor en prediabéticos, 7 casos/1.000 personas-año según criterios de la ADA (HR=10,1) frente a 29,5 casos/1.000 personas-año según la OMS (HR=14,0).

En el análisis multivariante, las variables que se asociaron con la aparición de DM2 fueron la edad, los antecedentes familiares de diabetes, la GB100-125mg/dl, la HbA1c 5,7-6,4% y el PC≥94cm en hombres y ≥80cm en mujeres (tabla 3). Globalmente, el modelo obtuvo un estadístico C-Harrell de 0,85 (IC95%: 0,80-0,89), y la prueba de Gornnesby-Borgan mostró una buena calibración del modelo (p=0,752), sin encontrar diferencias significativas en la capacidad predictiva para detectar DM2 entre los criterios de prediabetes de la ADA (C-Harrell=0,82) y la OMS (C-Harrell=0,84, p=0,234).

La información sobre incidencia de DM2 en España es escasa, puesto que existen pocos estudios que aporten datos suficientemente representativos. La estructura por edad y sexo de nuestra muestra reproduce a la población madrileña de 30 a 74años con amplia representatividad territorial, por lo que los resultados pueden considerarse extrapolables a la población adulta de Madrid.

La tasa de incidencia observada en nuestro estudio fue de 3,5 casos/1.000 personas-año. Los estudios poblacionales realizados en España difieren en la metodología empleada y la población estudiada, lo que dificulta la comparación de los datos. Vázquez et al.5 obtuvieron una incidencia de 8,2/1.000 personas-año en población >30 años de Lejona; Valdés et al.6, de 10,8 casos/1.000 personas-año en población asturiana de 30-75años, y Soriguer et al.7, de 19,1 casos/1.000 personas-año en población malagueña de 18-65años. La incidencia menor de nuestro estudio puede deberse a los diferentes rangos de edad de la población estudiada, la exclusión de personas con HbA1c≥6,5%, así como al método empleado para diagnosticar los casos incidentes.

Por otro lado, observamos un importante incremento de la incidencia en la CM, con respecto a la estimada por Zorrilla et al.4 a través de médicos centinela en los años noventa, de 1,46 por 1.000 habitantes >14 años. Esta tendencia creciente es coherente con el aumento de la prevalencia observada en los estudios de base poblacional realizados en la primera década del sigloxxi, respecto a los de décadas anteriores3.

Como era de esperar, la incidencia de DM2 aumentó linealmente con la edad, siendo la presencia de diabetes más frecuente a partir de 55-60años16,17. Ha sido descrita ampliamente la relación inversa con el nivel de estudios18. Asimismo, la presencia de antecedentes familiares de diabetes constituye un importante factor de riesgo19,20. Meigs et al.19 observaron que el riesgo de diabetes fue similar cuando uno de los progenitores era diabético (RR=3,5), y se duplicaba cuando lo eran ambos (RR=6,1).

En cuanto al estado glucometabólico, nuestros resultados son consistentes con las investigaciones epidemiológicas que han demostrado que las personas con valores elevados de GB y HbA1c tienen mayor riesgo de progresar a diabetes21-24. El riesgo de DM2 aumentó a partir de valores de GB≥100mg/dl (HR=4,6 con GB100-109mg/dl; HR=23,2 con GB 110-125mg/dl), de manera similar a los resultados del estudio Pizarra (RR=5,3 GB100-109mg/dl)7, y superiores a los hallados en el estudio Asturias (RR=11,5 GB 110-125mg/dl)6. Respecto a la HbA1c, en nuestra cohorte el estrato con valores entre 5,7-6,4% tuvo mayor riesgo de DM2 (HR=7,2). Lerner et al.25 observaron que el riesgo era exponencial a partir de valores de 5,5%, duplicándose por cada 0,5% de incremento de HbA1c. Cheng et al.26 también encontraron que la HbA1c fue predictiva de diabetes, incrementándose el riesgo progresivamente a partir de un valor de 5%, pasando de 1,7 a 16 para HbA1c6,0-6,4%.

La obesidad es uno de los principales factores de riesgo de DM227. En nuestro estudio, tanto el IMC como el PC se asociaron a DM2. Es bien conocido que el IMC es un buen predictor de DM2, aunque estudios recientes han otorgado al PC un papel trascendental. La grasa abdominal predice mejor el desarrollo de DM2 que el IMC, por lo que el PC constituye un factor de riesgo más importante que el IMC27-29.

Numerosos trabajos han demostrado que la realización de actividad física reduce el riesgo de DM230. Sin embargo, en nuestro estudio no se ha observado asociación entre la inactividad física y DM2. Hemos estudiado también el consumo de frutas y verduras como un indicador de la calidad de la dieta. Aunque no está clara la asociación entre la ingesta de frutas y verduras con DM231,32, sí está ampliamente demostrado que una dieta saludable se asocia a menor incidencia de DM231,33. En nuestro estudio se observó mayor incidencia en personas que comían ≥3 raciones/día de frutas y verduras, aunque no se encontró interacción con la edad. Este dato podría explicarse porque, en general, las personas mayores tienen mejores hábitos alimenticios17. También podría estar relacionado con la validez y fiabilidad de los cuestionarios utilizados para medir la actividad física y el consumo de alimentos.

En el modelo multivariante los factores asociados al riesgo de DM2 fueron la edad, los antecedentes familiares de diabetes, la GB100-125mg/dl, la HbA1c5,7-6,4% y el PC≥102cm en hombres y ≥80cm en mujeres, que globalmente predijeron el 85% de la probabilidad de aparición de DM2 (C-Harrell=0,85). El bajo número de casos incidentes podría haber influido en la asociación de determinadas variables con la aparición de DM2, dado que limitó el número de variables en la construcción del modelo máximo de partida.

No hemos encontrado diferencias en la capacidad predictiva de los estados prediabéticos según la ADA y la OMS. Las diferencias entre la ADA y la OMS para definir prediabetes han generado discusión en numerosos estudios. La aplicación de los criterios de la ADA conlleva un incremento significativo de las personas prediabéticas34-37. En este sentido, Valdés et al.35 comprobaron que la inclusión de GB100-109mg/dl como prediabetes aumentaba la sensibilidad (de 43,2 a 75%) para predecir diabetes, y la combinación de GB y HbA1c≥5,5% obtuvo un excelente valor predictivo de diabetes (AUC=0,88)38. Estos resultados fueron similares a los observados por Heianza et al.23 en la población japonesa.

El seguimiento de los pacientes se realizó a través de la HCE de atención primaria, cuya utilización en estudios epidemiológicos es cada vez más frecuente39. En un estudio previo evaluamos la validez y la concordancia de la diabetes registrada en la HCE de atención primaria en comparación con los datos del estudio PREDIMERC, siendo la sensibilidad, la especificidad y la concordancia de la HCE para detectar diabetes conocida o diagnosticada del 83,5%, 98,1% y 0,79, respectivamente40. De Burgos et al.41 demostraron la validez de los diagnósticos registrados de diabetes en la HCE para estudios epidemiológicos, hallando que el 99,5% de los casos cumplían con los criterios de diagnósticos de diabetes.

Hay que considerar un posible sesgo de selección con relación a la tasa de respuesta del estudio basal (56,4%), aunque es similar a otros estudios poblacionales de examen de salud que incluyen muestras biológicas42. Además, AP-Madrid únicamente incluye a usuarios del sistema público, por lo que, considerando que la cobertura sanitaria pública en España es superior al 95%, es de esperar que la subestimación sea pequeña.

En conclusión, este estudio aporta una estimación valiosa de la incidencia de DM2 y los factores asociados en la CM, siendo el primer estudio prospectivo poblacional que se efectúa en la región. Los resultados ponen de manifiesto la importancia del estado glucometabólico como factor predictivo de DM2, corroborando la recomendación de utilizar HbA1c, además de GB, como criterio para identificar a la población con alto riesgo de desarrollar diabetes, susceptibles de ser incluidos en programas de prevención.

Este trabajo ha sido financiado parcialmente por el Fondo de Investigación Sanitaria (FIS PI07/1213) 2007-2009.

No existe ningún conflicto de intereses de ninguno de los autores.