Presenter Information

Juan Pablo Pérez Bedoya, Grupo de Epidemiología, Facultad Nacional de Salud Pública, Universidad de Antioquia UdeA, Calle 70 No. 52-21, Medellín, Colombia. Grupo de Estudio en Epidemiología de Diabetes Tipo 1 (EpiDiab), Universidad de Antioquia, Medellín, Colombia.Follow
Lina Marcela Ruiz Galvis, Grupo de Epidemiología, Facultad Nacional de Salud Pública, Universidad de Antioquia UdeA, Calle 70 No. 52-21, Medellín, Colombia.Follow
Elizabeth Herrera Franco, Grupo de Epidemiología, Facultad Nacional de Salud Pública, Universidad de Antioquia UdeA, Calle 70 No. 52-21, Medellín, Colombia.Follow
Flor Enid Taparcua Cardona, Grupo de Epidemiología, Facultad Nacional de Salud Pública, Universidad de Antioquia UdeA, Calle 70 No. 52-21, Medellín, Colombia.Follow
Oscar Ignacio Mendoza Cardozo, Grupo de Epidemiología, Facultad Nacional de Salud Pública, Universidad de Antioquia UdeA, Calle 70 No. 52-21, Medellín, Colombia.Follow
Carlos Andrés Pérez Aguirre, Instituto de Estadística, Universidad Nacional de Colombia, Medellín, Colombia.Follow
Noël Christopher Barengo, Department of Translational Medicine, Herbert Wertheim College of Medicine, Florida International University, Miami, FL, United States of America.Follow
Paula Andrea Diaz Valencia, Grupo de Epidemiología, Facultad Nacional de Salud Pública, Universidad de Antioquia UdeA, Calle 70 No. 52-21, Medellín, Colombia. Grupo de Estudio en Epidemiología de Diabetes Tipo 1 (EpiDiab), Universidad de Antioquia, Medellín, Colombia.Follow

Start Date

14-9-2023 5:10 PM

End Date

14-9-2023 5:20 PM

Description

Objetivo: Examinar la asociación espacial a nivel departamental entre variables clínicas/sociodemográficas y el porcentaje de pacientes con diabetes que presentan un nivel de hemoglobina glicosilada (HbA1c) < 7%.

Métodos: Estudio ecológico de fuentes secundarias con datos agregados a nivel departamental, obtenidos del Instituto de Estadística y de la Cuenta de Alto Costo para el año 2021. Se recolectó información sobre la proporción de pacientes con diabetes que presentaban un índice de masa corporal (IMC) de 20 a 25 kg/m2, lipoproteína de baja densidad (LDL) < 100 mg/dl, presión arterial (PA) < 140/90 mmHg, HbA1c < 7% y el índice de pobreza multidimensional (IPM). Calculamos estadísticos locales de asociación espacial con matriz de contigüidad tipo reina de primer orden y un nivel de pseudosignificación del 0,05.

Resultados: Todas las variables analizadas presentaron autocorrelación espacial con un I de Morán global positivo y estadísticamente significativo. En el análisis I de Morán local bivariante entre las variables clínicas y el porcentaje de HbA1c < 7%, se obtuvo un valor de 0,353 para el IMC; 0,299 para el LDL y 0,536 para la PA. En el mapa de clúster, la región noroccidental del país presentó valores altos para ambas variables, mientras que la región suroriental, valores bajos. Para el IPM se obtuvo un I de Morán bivariado de -0,385. La región noroccidental presentó un bajo IPM y un alto porcentaje de HbA1c < 7%. En contraste, la región suroriental presentó un alto IPM y un bajo porcentaje de HbA1c < 7%.

Conclusión: El control metabólico de los pacientes con diabetes a nivel departamental requiere identificar las desigualdades socioeconómicas y el oportuno seguimiento clínico, para poder establecer acciones en salud pública mucho más pertinentes.

Palabras clave: Diabetes Mellitus, Epidemiología, Factores Socioeconómicos, Estudios Ecológicos.

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COinS
 
Sep 14th, 5:10 PM Sep 14th, 5:20 PM

Asociación geoespacial entre variables clínicas y sociodemográficas y el control de la hemoglobina glicosilada en pacientes colombianos con diagnóstico de diabetes. Un estudio de fuente secundaria a nivel departamental.

Objetivo: Examinar la asociación espacial a nivel departamental entre variables clínicas/sociodemográficas y el porcentaje de pacientes con diabetes que presentan un nivel de hemoglobina glicosilada (HbA1c) < 7%.

Métodos: Estudio ecológico de fuentes secundarias con datos agregados a nivel departamental, obtenidos del Instituto de Estadística y de la Cuenta de Alto Costo para el año 2021. Se recolectó información sobre la proporción de pacientes con diabetes que presentaban un índice de masa corporal (IMC) de 20 a 25 kg/m2, lipoproteína de baja densidad (LDL) < 100 mg/dl, presión arterial (PA) < 140/90 mmHg, HbA1c < 7% y el índice de pobreza multidimensional (IPM). Calculamos estadísticos locales de asociación espacial con matriz de contigüidad tipo reina de primer orden y un nivel de pseudosignificación del 0,05.

Resultados: Todas las variables analizadas presentaron autocorrelación espacial con un I de Morán global positivo y estadísticamente significativo. En el análisis I de Morán local bivariante entre las variables clínicas y el porcentaje de HbA1c < 7%, se obtuvo un valor de 0,353 para el IMC; 0,299 para el LDL y 0,536 para la PA. En el mapa de clúster, la región noroccidental del país presentó valores altos para ambas variables, mientras que la región suroriental, valores bajos. Para el IPM se obtuvo un I de Morán bivariado de -0,385. La región noroccidental presentó un bajo IPM y un alto porcentaje de HbA1c < 7%. En contraste, la región suroriental presentó un alto IPM y un bajo porcentaje de HbA1c < 7%.

Conclusión: El control metabólico de los pacientes con diabetes a nivel departamental requiere identificar las desigualdades socioeconómicas y el oportuno seguimiento clínico, para poder establecer acciones en salud pública mucho más pertinentes.

Palabras clave: Diabetes Mellitus, Epidemiología, Factores Socioeconómicos, Estudios Ecológicos.