Factores de riesgo y desempeño diagnóstico de modelos predictivos para enfermedad renal diabética en diabetes mellitus tipo 2: Revisión Sistemática y Meta-análisis

Introducción: La enfermedad renal diabética (ERD) representa la principal causa de enfermedad renal crónica en pacientes con diabetes mellitus tipo 2 (DM2). La detección temprana basada en factores de riesgo y modelos predictivos clínicamente útiles es esencial para la detección e intervención temprana que modifiquen el curso de la enfermedad. Objetivo: Identificar los factores de riesgo clínicos y bioquímicos asociados al desarrollo de ERD en DM2 y evaluar el desempeño diagnóstico de modelos predictivos mediante revisión sistemática y metaanálisis. Metodología: Se realizó una búsqueda exhaustiva en PubMed, Embase, Scopus, Web of Science y Cochrane Library. Se incluyeron estudios observacionales con datos cuantificables, evaluados mediante la escala Newcastle-Ottawa. Se ejecutaron dos metaanálisis independientes utilizando el modelo de efectos aleatorios de DerSimonian y Laird. Se reportaron odds ratios (OR) e intervalos de confianza del 95 %, sensibilidad, especificidad y área bajo la curva (AUC). Resultados: Se incluyeron 8 estudios primarios para factores de riesgo y 6 para modelos predictivos. Los principales factores asociados significativamente a ERD fueron: edad > 60 años (OR 3.00), antecedente familiar de nefropatía (OR 2.80), sexo masculino (OR 2.32), hipertensión arterial, HbA1c ≥ 8%, dislipidemia (OR 1.11), leucocitosis (OR 1.19) y T3 libre baja (OR 0.71). Entre los modelos predictivos, los mejores presentaron AUC entre 0.75 y 0.87. La mayoría no contaba con validación externa. Se propuso una tabla de riesgo clínico ilustrativa para estratificación primaria, con aplicación en escenarios de baja complejidad. Conclusión: La ERD en DM2 está fuertemente asociada con factores modificables y no modificables identificables clínicamente. Los modelos predictivos existentes muestran buen desempeño discriminativo, pero requieren validación externa. Esta revisión ofrece una base importante para el desarrollo futuro de herramientas locales de predicción clínica en poblaciones colombianas y/o latinoamericanas.

• Autores: Rodríguez Camargo, Ricardo David; Rodríguez Carrascal, Fabio David
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad Libre
• Repositorio: RIU - Repositorio Institucional UniLibre
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unilibre.edu.co:10901/31524
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10901/31524
• Palabra clave: Diabetes - Diagnóstico; Diabetes - Complicaciones; Neuropatías diabéticas; Type 2 Diabetes Mellitus; Diabetic Kidney Disease; Meta-analysis; Risk Factors; Predictive Models; Diabetic nephropathy
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/