Modelo predictivo para diabetes gestacional basado en factores antropométricos y metabólicos

Resumen

Introducción: la diabetes mellitus gestacional representa un importante problema de salud pública por su asociación con complicaciones obstétricas y neonatales. La identificación temprana de mujeres en riesgo mediante herramientas accesibles es un desafío clínico relevante.
Objetivo: desarrollar y validar internamente un modelo predictivo para diabetes mellitus gestacional basado en parámetros antropométricos y bioquímicos de fácil obtención en la práctica clínica habitual.  
Métodos: se realizó un estudio observacional analítico que incluyó 247 gestantes entre las 24 y las 28 semanas. Se evaluaron medidas antropométricas (perímetro cervical, circunferencia de muñeca, pliegues cutáneos) y niveles séricos de ácido úrico. Mediante análisis multivariado se identificaron predictores independientes y se desarrolló un modelo matemático con su correspondiente validación interna. 
Resultados: el perímetro cervical ≥35,1 centímetros (OR ajustado 3,72; IC 95% 2,01-6,89), ácido úrico ≥331 mg/dl (OR 2,85; IC 95% 1,52-5,33) e IMC ≥25 kg/m² (OR 2,40; IC 95% 1,30-4,42) emergieron como predictores significativos. El modelo mostró un área bajo la curva ROC de 0,78 (IC 95% 0,72-0,84), con adecuada calibración (prueba de Hosmer-Lemeshow p=0,32). La validación mediante bootstrapping confirmó la estabilidad de los estimadores (sesgo <2,5%). 
Conclusiones: el modelo propuesto, que integra parámetros clínicos sencillos, demostró capacidad discriminativa adecuada para identificar gestantes con alto riesgo de desarrollar diabetes mellitus gestacional.