OBJECTIVES Según la Organización Mundial de la Salud, la diabetes fue responsable de 1.600.000 muertes en 2015. Asimismo, la prevalencia mundial de diabetes en personas mayores de 18 años ha aumentado, especialmente en países de ingresos medianos y bajos. Este estudio implementó un modelo predictivo aplicado a pacientes diabéticos, identificando el riesgo de muerte.

METHODS Se realizó un estudio transversal con información retrospectiva (enero 2012 a junio 2017) con variables medidas en el último año de exposición. Para estimar el riesgo de muerte se desarrolló un modelo de regresión logística seleccionando las variables candidatas a ingresar mediante un análisis bivariado (p<0.05) y plausibilidad biológica. El entrenamiento se hizo con información administrativa y clínica de 57.261 diabéticos. Se validó el modelo con datos fuera de muestra de 69.671 pacientes diabéticos a junio 2017.

RESULTS El modelo de regresión logística obtuvo un pseudo R² de 36.2%. Con valores de OR entre 1.05 y 2.49, las categorías que aumentan el riesgo de muerte fueron: presión sistólica <120mmHg, creatinina alta, número de hospitalizaciones, presión sistólica fluctuante, sedentarismo, enfermedad cerebrovascular, EPOC, fluctuaciones del índice de masa corporal (IMC) (<18.5 y >24.9), no tener registro de hemoglobina, ser insulino-dependiente, número de urgencias, número de días en UCI, hemoglobina alta, edad, no tener registro de creatinina. Por su parte, con valores de OR entre 0.53 y 0.96, las categorías que disminuyen el riesgo de muerte fueron: cumplir consultas anuales de nutrición, cumplir consultas odontológicas anuales, pertenecer al Programa de Protección Renal, citas con endocrinólogo, cumplimiento consultas médicas de riesgo cardiovascular, IMC >=25, cumplimiento consultas de medicina interna, citas con médico general.

CONCLUSIONS La capacidad del modelo para predecir las muertes en diabéticos es del 63.6% (sensibilidad). Además, tiene una capacidad de detectar individuos vivos del 85.8% (especificidad). Estos resultados son importantes para la gestión del riesgo en salud.