Servicios personalizados
Español (pdf)
Articulo en XML
Referencias del artículo
Traducción automática
Enviar articulo por email
Citado por SciELO 
Citado por Google 
Similares en
SciELO 
Similares en Google 
Permalink
Mensajes clave
Los métodos de cribado son una herramienta efectiva para el diagnóstico temprano de enfermedades como la diabetes, garantizando así tratamientos oportunos.
La prueba de riesgo de la Asociación Americana de Diabetes (ADA) puede ser útil como método de cribado para prediabetes y DM2, dado su alta sensibilidad.
Se necesitan más investigaciones que nos permitan determinar la importancia clínica de la cribado de la ADA.
Introducción
La diabetes mellitus tipo 2 (DM2) es un estado patológico, que se caracteriza por el incremento del nivel de glucosa sanguínea, la cual, a diferencia de muchas otras enfermedades crónicas, tiene el potencial de deteriorar todo el cuerpo: prácticamente, todo el sistema orgánico se ve afectado. A su vez, la prediabetes es un estado que precede a la DM2, el cual se caracteriza por ser potencialmente reversible1.
Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), en su reporte de 2016, la DM2 se ha ido incrementando desde 1980 y la cantidad de personas afectadas se ha cuadruplicado. Cabe señalar que la prevalencia de esta enfermedad es sumamente alta en diversas partes del mundo, a predominio de países desarrollado2. En Estados Unidos (USA) y China es casi un 11,6%. En caso de prediabetes, más de un tercio de los estadounidenses y mexicanos tienen prediabetes; mientras que en China la prevalencia de prediabetes lo presentan alrededor de la mitad de su población3,4.
Según estimaciones recientes, la prevalencia de diabetes mellitus diagnosticada en España es del 7,8%5. En caso de Europa, 1 de cada 11 adultos vive con DM2, mientras que el 36% adultos que viven con esta patología no diagnosticada6. En el Perú, la presencia de niveles de glucosa elevada oscila alrededor de un 30%, comprendido por la DM2 que se encuentra en 7% y prediabetes en 22,3%7.
Por ello, la prevención de estas enfermedades se ha convertido en una importante prioridad de salud. Su diagnóstico precoz ofrece la mejor oportunidad para el retraso de complicaciones, inclusive de ser factible detectar a los pacientes con prediabetes podría ser aún más un beneficio sustancial para la salud pública. Sin embargo, las pruebas de laboratorio necesarias para el diagnóstico no siempre están disponibles en entornos de atención primaria, especialmente en áreas rurales8.
Un desafío importante que debe superarse en cualquier país es la implementación de un método de detección simple, rápido y sin laboratorio9. Una de estas herramientas es la prueba de riesgo de la Asociación Americana de Diabetes (ADA): ADA test risk score (ADATRS)10. Varios países han adaptado este test a su medio; sin embargo, el punto de corte no siempre ha sido él o el mismo11-16. Además, no siempre se pueden usar el mismo test con las mismas variables o incluso el mismo punto de corte en todas las poblaciones17. Por eso mismo, es necesario realizar una revisión sistemática, en la que se determine la precisión diagnóstica del ADATRS, tanto para la prediabetes como la DM2, y así se puedan dar recomendaciones para que los responsables de la salud pública y los médicos puedan tomar una decisión sobre si es factible o no usar esa herramienta en los pacientes.
Metodología
Esta investigación es una revisión sistemática (RS) con metaanálisis de estudios enfocados en pruebas diagnósticas. El informe se basa en la declaración PRISMA (Elementos de informe preferidos para revisiones sistemáticas y metaanálisis) como guía para la realización de este estudio18.
Estrategia de búsqueda
El estudio se llevó a cabo utilizando estrategias de búsqueda en cuatro bases de datos: PubMed/Medline, SCOPUS, Web of Science y EMBASE. Se emplearon términos clave como: ADA test risk score, prediabetes y DM2. La estrategia de búsqueda específica para cada base de datos se encuentra en el material suplementario, anexo 1.
Criterios de selección
No hubo restricciones de idioma. Los estudios eran elegibles para inclusión si: 1) estudios realizados en sujetos mayores a 18 años; 2) estudios que diagnosticaron prediabetes o DM2 con por lo menos un marcador en sangre, el cual pudo ser glucosa en ayunas, glucosa al azar, prueba de tolerancia a la glucosa o hemoglobina glicosilada, según lo recomendado por la ADA19 o la organización mundial de la salud20; 3) estudios de pruebas diagnósticas; 4) estudios en diferentes idiomas (sin restricción); 5) uso del ADATRS recomendado por el ADA. Los criterios de exclusión fueron: 1) reporte de casos, editoriales, revisiones, resúmenes de congresos; 2) estudios no disponibles en su versión completa; 3) estudios que no tengan al menos medida de sensibilidad y especificidad.
La prediabetes se estableció como una anomalía en la glucosa en ayunas conforme a los estándares de la Organización Mundial de la Salud (OMS) (6,1 a 6,9 mmol/L)20 o la definición de la Asociación Americana de Diabetes (ADA) (5,6 a 6,9 mmol/L), una alteración en la tolerancia a la glucosa (7,8 a 11,0 mmol/L durante un test de tolerancia oral a la glucosa, luego de dos horas) o una HbA1c elevada de acuerdo a los criterios de la ADA (5,7 a 6,4%)19. Mientras que la diabetes se definió como alteración de la glucosa en ayunas según los criterios de la definición de la American Diabetes Association (ADA), glucemia plasmática en ayunas ≥7,0 mmol/L (≥126 mg/dL), glucemia plasmática de 2 horas ≥11,1 mmol/L, o hemoglobina A1c elevada (≥6,5%)19.
El ADATRS es un cuestionario que consta de siete variables: edad, sexo, antecedente de diabetes gestacional, antecedentes familiares de diabetes, de hipertensión, realización o no de actividad física y peso. Estas se suman en un puntaje determinado que va de 0 a 11 puntos; mayor a 4 indica un alto riesgo de padecer prediabetes/diabetes. El ADATRS fue desarrollado en un inicio por Bang H. et al.21 en el 2009, luego fue adaptado en las guías del ADA10.
Selección de estudios
Para almacenar los artículos hallados en cada base de datos examinada, se empleó el programa Rayyan (https://rayyan.qcri.org). Tres investigadores se encargaron de revisar títulos y resúmenes de los documentos de forma autónoma. Si dos de ellos coincidían en que un manuscrito debía ser incluido, se añadía a la selección, de lo contrario, se descartaba. Si surgía alguna discrepancia, un cuarto autor tomaba la decisión. Luego, se procedió a analizar el contenido completo de todos los artículos seleccionados previamente. En una hoja de cálculo de Excel, se indicó si el estudio debía ser incluido o no. Este proceso también fue llevado a cabo por tres investigadores, y en caso de desacuerdos, un cuarto investigador tomaba la decisión final.
Extracción de datos y análisis cualitativo
Tres revisores extrajeron los datos de los estudios incluidos de forma independiente y por duplicado. Se utilizó un formulario estandarizado de extracción de datos diseñado por los autores. Para el resultado primario, se extrajo el primer autor, el año, país, tipo de estudio, población (criterios de selección), tamaño de muestra, sexo (% femenino), edad en media (desviación estándar) o mediana (rango intercuartílico), prevalencia de prediabetes/diabetes (%), estándar de oro. Se desarrollaron dos tablas, uno por cada evento.
Además, se extrajo el área bajo la curva (AUC), la sensibilidad y la especificidad, el valor predictivo positivo (VPP), el valor predictivo negativo (VPN), el likelihood ratio positivo (LR+) y negativo (LR−) y el punto de corte del ADATRS, tanto para los estudios que evaluaron prediabetes como DM2. Todos los datos fueron extraídos con sus respectivos intervalos de confianza al 95% (IC95%), de ser posible. Se desarrollaron dos tablas, uno por cada evento.
Evaluación del riesgo de sesgo
Dos evaluadores colaboraron de manera autónoma y en paralelo para determinar la calidad metodológica de cada investigación utilizando la herramienta de riesgo de sesgo QUADAS-222 de la Universidad de Bristol. Se examinaron cuatro aspectos principales de calidad: (1) selección de participantes; (2) realización e interpretación de la prueba principal; (3) naturaleza e interpretación del criterio de referencia; y (4) seguimiento de pacientes, cronograma y exclusiones.
Análisis cuantitativo
Se obtuvieron los verdadero positivos, verdaderos negativos, falsos positivos y falsos negativos de cada estudio. Los datos fueron extraídos por un revisor y verificados por un segundo revisor. Se construyeron tablas de 2x2 con base en la información del artículo o de los autores. Así, se presentaron diagramas de bosque con un IC95%, tanto de la sensibilidad como especificidad en conjunto del ADATRS para ambos eventos de interés. La heterogeneidad entre los resultados de los estudios incluidos en este metanálisis se evaluó mediante el estadístico I2. Se consideró un I2 igual o mayor de 40% como alta heterogeneidad23. Debido a la alta heterogeneidad se optó por aplicar un modelo de modelo de efectos aleatorios. Todos los análisis estadísticos se realizaron con el programa estadístico STATA MP 16.0 (Stata Corp LP, College Station, Texas).
Resultados
Estudios elegibles
Se identificó un total de 2.968 publicaciones. Después de remover los duplicados (1.930) se evaluaron 1.038 manuscritos a través del título y el resumen. Luego se excluirse 996 estudios, se obtuvieron 42 artículos a texto completo. Finalmente, luego de aplicar los criterios de selección, se quedó con 10 artículos (Figura 1).
Características de los estudios
De los estudios encontrados, 7 evaluaron la prediabetes, y 4 evaluaron DM2. Los estudios tuvieron un diseño transversal. El estudio de Poltavskiy et al.13 evaluó ambos desenlaces. En general, los países que realizaron estas investigaciones fueron Perú (2)24,25, Irán (2)26,27, USA (3)13,15,28, Arabia Saudita (1)29, Grecia (1)30 y China (1)12. No hubo trabajos específicos en población envejecida o adolescente. Si bien se menciona el uso del ADATRS en diferentes idiomas, no se explica sobre una validación transcultural de este.
Con respecto a los que evaluaron prediabetes (n=11.417), la muestra estuvo conformada desde 180 hasta 9.391 sujetos. Todos tuvieron un diseño transversal analítico. Se basaron en los criterios del ADA para el diagnóstico de prediabetes19, pero ninguno utilizó la glucosa posprandial. La prevalencia de prediabetes fue desde 13,89% hasta 70,59%. El estudio de Scalan et al.15 solo estudió mujeres latinas. Tabla 1.
Tabla 1. Artículos seleccionados para la revisión que evaluaban la prediabetes.
| Primer autor | Año | País | Tipo de estudio | Población Criterios de selección | n | Sexo femenino (%) | Edad Media (DE) Mediana (IQR) | Prediabetes (%) | Estándar de oro |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Aldayel | 2021 | Arabia Saudí | Transversal | El estudio incluyó a pacientes mayores de 18 años. Se excluyeron los pacientes con un diagnóstico previo de diabetes o las mujeres embarazadas y lactantes, o los pacientes que no necesitan pruebas de seguimiento. | 180 | 67,22% | 45 | 13,89% | HbA1c 5,7% a 6,4% |
| Jahangiry | 2020 | Irán | Transversal | Los participantes (adultos ≥30 años) se incluyeron en el estudio a través de trabajadores sanitarios comunitarios formados, o los Behvarz, que prestan atención sanitaria básica a la población rural allí. (a) tener antecedentes familiares de diabetes, o (b) tener un índice de masa corporal (IMC) ≥25 kg/m2, o tener una presión arterial ≥140/90 mmHg. Los criterios de exclusión incluían los siguientes: (a) tener diabetes, (b) tener cáncer, (c) tener enfermedades renales, y (d) estar embarazada. | 440 | 50% | 48,8 (11,2) | 18% | Glucosa en ayunas ≥100 mg/dL a <126 mg/dL |
| Lepage | 2021 | Perú | Transversal | Se incluyó a: 1) todas las personas que aceptaron llenar la prueba, 2) que tuvieran una glucosa <126 mg/ dL, 3) no tuvieran el diagnóstico de DM2 o prediabetes. Se excluyó a: 1) gestantes, 2) sujetos que tomen medicamentos que modifiquen los niveles de glucosa. | 441 | 48,53% | 42 (31-53) | 14,29% | Glucosa en ayunas ≥100 mg/dL a <126 mg/dL |
| Poltavskiy | 2016 | EE.UU. | Transversal | ≥20 años. Se excluyeron los individuos con: 1) DM diagnosticada (es decir, se lo dijo el médico o está tomando actualmente medicación para la DM) o 2) datos de resultados que faltaban (es decir, glucosa en ayunas, A1C y glucosa plasmática a las 2 horas mediante prueba de tolerancia oral a la glucosa (PTGO) sin medir). | 9.391 | 52% | 45,9 (0,48) | 48% | 5,6 ≤Glucosa en ayunas <7,0; 39 ≤HbA1c <48; o 7,8 ≤Glucosa posprandial a las 2 horas <11,1 |
| Scanlan | 2018 | EE.UU. | Transversal | Excluimos a las latinas que tenían diabetes según pruebas posteriores de A1C. | 204 | 100% | 41,7% <40 años | 70,59% | HbA1c 5,7% a 6,4% |
| Vanderwood | 2013 | EE.UU. | Transversal | Los participantes asegurados en el cribado inicial eran adultos de 18 años, sin diabetes diagnosticada, con un IMC ≥24 kg/m2 (22 kg/m2 en el caso de los asiáticos), que no estuvieran embarazadas ni en periodo de lactancia. | 364 | 64% | 55,8 (12,5) | 55% | Glucosa en ayunas de 100-125 mg/dL; HbA1c de 5,7-6,4% |
| Vera-Ponce | 2021 | Perú | Transversal | Se incluyeron a trabajadores entre las edades de 18 a 65 años. Se excluyeron los trabajadores que no tienen glucosa en ayunas, con glucosa en ayunas ≥126 mg/ dL, se excluyeron las mujeres embarazadas, con antecedentes de diabetes o prediabetes, y tomaron medicamentos que modifican los niveles de glucosa. | 397 | 25,40% | 35,35 (10,54) | 29% | Glucosa en ayunas ≥100 mg/dL de <126 mg/dL |
En cuestión a los estudios que evaluaron DM2 (n=14.662), la muestra partió desde 398 hasta 9.391 sujetos. Todos también tuvieron un diseño transversal analítico. Todos utilizaron, al menos, uno de los tres criterios recomendados para el diagnóstico de DM2; sin embargo, ninguno fue con dos tomas alteradas, basándose solo en una toma para el diagnóstico. Todos se basaron en el ADA19, excepto el trabajo de Woo et al.12, ya que este utilizó los criterios de la OMS20. Tabla 2.
Tabla 2. Artículos seleccionados para la revisión que evaluaban la diabetes.
| Primer autor | Año | País | Tipo de estudio | Población Criterios de selección | n | Sexo femenino (%) | Edad Media (DE) Mediana (IQR) | Prediabetes (%) | Estándar de oro |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Asgari | 2019 | Irán | Transversal | Se incluyeron: Edad ≥20 años con mediciones de laboratorio disponibles. Se excluyeron las mujeres embarazadas (n=53), las que tenían diabetes conocida y las que carecían de datos. | 3.458 | 48% | 47,2±1,22 | 4,01% | Glucosa en ayunas ≥126 mg/dL |
| Poltavskiy | 2016 | EE.UU. | Transversal | ≥20 años de edad. Se excluyeron los individuos con: 1) DM diagnosticada (es decir, se lo dijo el médico o está tomando actualmente medicación para la DM) o 2) datos de resultados que faltaban (es decir, glucosa en ayunas, A1C y glucosa plasmática a las 2 horas mediante prueba de tolerancia oral a la glucosa (PTGO) sin medir). | 9.391 | 52% | 45,9 (0,48) | 7% | Glucosa en ayunas ≥7,0 mmol/L; HbA1c ≥48 mmol/mol, o Glucosa posprandial a las 2 horas ≥11,1 mmol/L |
| Tentolouris | 2013 | Grecia | Transversal | Los criterios de inclusión fueron (i) edad igual o superior a 45 años o (ii) edad entre 18 y 44 años con un índice de masa corporal (IMC) >25 kg/m2 y uno o más de los factores de riesgo adicionales de la diabetes de tipo 2. | 398 | 48,99% | 60,8±11,3 | 12% | HbA1c ≥6,5% |
| Woo | 2017 | China | Transversal | Sujetos sin diabetes. | 1.415 | 54,30% | 58,1±10,2 | 6,70% | Glucosa en ayunas ≥7 mmol/L o Glucosa posprandial a las 2 horas ≥11,1 mmol/L |
Las Tablas 3 y 4 contienen información sobre los valores de punto de corte, área bajo la curva, sensibilidad (%), especificidad (%), valor predictivo positivo (%), valor predictivo negativo (%), likelihood ratio positivo, likelihood ratio negativo. para la evaluación de prediabetes, los puntos de corte oscilaron entre 9 y 3. Mientras que para la DM2, este estuvo entre 4 y 5.
Tabla 3. Valores de pruebas diagnósticas de los artículos seleccionados que evaluaron prediabetes.
| Primer autor | Punto de corte | Área bajo la curva | Sensibilidad (%) | Especificidad (%) | Valor predictivo positivo (%) | Valor predictivo negativo (%) | Likelihood ratio positivo | Likelihood ratio negativo |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Aldayel | ≥6 | 0,466 | 78,9 | 82 | 32 | 76 | - | - |
| Jahangiry | ≥4 | 0,84 (0,80-0,89) | 98,7 (96,6-99,6) | 53,1 (44,6-61,5) | 53,1 (44,6-61,5) | 95,0 (87,7-98,6) | 2,1 (1,77-2,5) | 0,03 (0,01-0,07) |
| Lepage | ≥4 | 0,79 (0,75-0,83) | 93,7 (84,5-98,2) | 63,8 (58,7-68,6) | 30,1 (23,8-37,0) | 98,4 (95,9-99,6) | 2,58 (2,23-3,00) | 0,10 (0,04-0,26) |
| Poltavskiy | ≥4 | - | 76 | 54 | 53 | 77 | - | - |
| Scanlan | ≥5 | - | 77,80% | 41,7 | 76,2 | 43,9 | - | - |
| Vanderwood | ≥9 | - | 93,5 | 17,1 | 57,9 | - | - | - |
| Vera-Ponce | ≥3 | 0,87 (0,83-0,91) | 94,8 (89-98,1) | 51,8 (45,8-57,7) | 44,5 (38,2-51,0) | 96,1 (91,6-98,5) | 1,97 (1,73-2,23) | 0,10 (0,04-0,22) |
Tabla 4. Valores de pruebas diagnósticas de los artículos seleccionados que evaluaron diabetes.
| Autor | Punto de corte | Área bajo la curva | Sensibilidad (%) | Especificidad (%) | Valor predictivo positivo (%) | Valor predictivo negativo (%) | Likelihood ratio positivo | Likelihood ratio negativo |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Asgari | ≥4 | 0,73 | 70,0 (59,5-80,6) | 67,0 (65,5-68,6) | 5,9 (4,6-7,1) | 98,7 (98,2-99,2) | 2,12 (1,80-2,45) | 0,45 (0,28-0,61) |
| Poltavskiy | ≥5 | - | 83 | 57 | 12 | 98 | - | - |
| Tentolouris | ≥5 | 0,805 (0,717−0,893) | 98,0 (89,3-99,6) | 44,1 (39,0-49,4) | 19,7 (16,1-23,9) | 99,5 (98,0-99,8) | - | - |
| Woo | ≥5 | 0,725 | 80,0 | 56,7 | 11,7 | 97,5 | - | - |
Evaluación del riesgo de sesgo
Se evaluaron 10 estudios mediante el QUADAS-2. Para el dominio de selección de pacientes, 3 estudios presentaron un alto nivel de sesgo, mientras que en otros 3 no fue claro. Esto se debe a que el estudio de Scanlan et al.15 fue realizado únicamente en mujeres, el trabajo de Vera-Ponce et al.24 en trabajadores, donde un alto porcentaje era del sexo masculino y un muestreo no probabilístico, y Aldayel et al.29 no es claro el tipo de muestreo que realizó. Para el dominio de estándar de referencia, los manuscritos fueron claro en que trabajaron con pacientes que no conocían si presentaban o no el desenlace (ya sea prediabetes o DM2), por lo que al aplicar el ADAT no estaba condicionado a una respuesta previa por parte del paciente. Para el flujo y tiempo, a los estudios se les asignó un sesgo bajo, puesto que la raíz de esta prueba es realizarla y conocer si en esos momentos el paciente tiene la enfermedad, por lo que sí existe un tiempo adecuado entre la aplicación de ambas. El riesgo de sesgo y las calificaciones de aplicabilidad para cada resultado se proporcionan en la Figura 2.
Metaanálisis de ADATRS y prediabetes
La Tabla 3 resume los valores de prueba diagnóstica para prediabetes. De ahí, se utilizaron 6 estudios para analizar la sensibilidad y especificad del ADATRS para prediabetes. Los diagramas de bosque revelaron que la sensibilidad y especificidad, combinados fueron 0,91 (IC95%: 0,82 a 0,96) y 0,52 (IC95%: 0,36 a 0,67), respectivamente (Figura 3). Además, el I2 reveló una heterogeneidad significativa entre los estudios analizados.
Metaanálisis de ADATRS y DM2
En la Tabla 4 se resume los valores para el diagnóstico de DM2 a partir del ADATRS. A partir de ello, se utilizaron 6 estudios para analizar la sensibilidad y especificad del ADATRS para DM2. Los diagramas de bosque revelaron que la sensibilidad y especificad, combinados fueron 0,85 (IC95%: 0,71 a 0,93) y 0,56 (IC95%: 0,47 a 0,65), respectivamente (Figura 4). A su vez, el I2 reveló una heterogeneidad significativa entre los estudios utilizados.
Discusión
Dada la importancia de la detección precoz de la prediabetes, o en su defecto, la DM2, es ideal contar siempre con un método de detección que sea veloz, fácil de aplicar y que no dependa estrictamente de exámenes de laboratorio. Esta es la primera RS con metaanálisis que evaluó la capacidad diagnóstica del ADATRS.
La mayoría de trabajos de investigación encontrados se han centrado en aplicar la prueba para prediabetes12,14,30 y muy pocos para DM215,24-26,28,29 o ambos13. A su vez, los puntos de corte difieren bastante. El menor punto de corte encontrado fue el de Vera-Ponce et al.24 (≥3), pero hay que considerar que su objetivo fue más como cribado que como criterio diagnóstico, y la muestra fue específicamente en trabajadores evaluados en un policlínico de la ciudad de Lima, Perú. Mientras que el mayor punto de corte fue el de Vanderwood et al.28 (≥9).
De manera global, los valores de sensibilidad llegaron al 91% en caso de prediabetes, y 85% para DM2. Mientras que, para la especificidad, los valores llegaron alrededor del 50%. Es importante mencionar que, si bien la heterogeneidad fue alta, los autores del presente trabajo consideraron que debe ser importante conocer un primer panorama del comportamiento de esta prueba para ambas enfermedades. Las diferencias encontradas pueden deberse a múltiples factores: 1) características distintas de la población en cada estudio; 2) el diferente grado de exposición a los factores de riesgos, los cuales son determinantes para los niveles de glicemia; 3) los valores de peso y talla son distintos en cada uno de ellos, y nos pueden expresar un distinto grado de riesgo para prediabetes o DM2; 4) la metodología empleada para cada uno de estos estudios.
No se consideró realizar un metaanálisis de los VPP y VPN, debido a que su utilidad cambia según la prevalencia del medio de la enfermedad. Si bien se considera que actualmente los LR son mejores para analizar una prueba, varios estudios no presentaron estos datos.
Dado los resultados altos de sensibilidad y bajo de especificidad, el ADATRS parece tener un rol como cribado. Ello implica que este no hace el diagnóstico, sino que selecciona a un grupo de riesgo para ser evaluados con un siguiente análisis que confirmaría la prediabetes. Esta última podría ser cualquiera de las tres pruebas recomendadas por la asociación americana de DM219.
Existen varias limitaciones en nuestro metanálisis. No pudimos realizar el análisis AUC ni de los likelihood, como se planeó originalmente debido a la información limitada que nos proporcionaban las investigaciones encontradas. Además, tampoco se pudieron realizar análisis de subgrupos según el sexo, el punto de corte, o la ubicación geográfica debido a un número limitado de estudios.
Debido a la importancia de detectar prediabetes en zonas donde no se tenga acceso a las pruebas de laboratorio convencionales, y la poca cantidad de estudios encontrados del tema, se recomienda seguir realizando estudios con respecto al ADATRS en otras poblaciones. De esa manera, se trabajaría con una muestra más representativa y se podrá corroborar si el comportamiento de dicha prueba como método de cribado para prediabetes o DM2 se mantiene.
Conclusiones
Nuestra revisión sistemática y metanálisis de la literatura actual sugiere que el ADATRS puede ser útil como método de cribado para prediabetes y DM2, dado su alta sensibilidad. Sin embargo, existe mucha heterogeneidad y pocos estudios aun al respecto; por lo tanto, se necesitan más trabajos de investigación en diferentes poblaciones y con métodos más estandarizados para finalmente determinar la importancia clínica de este cuestionario como herramienta de cribado o diagnóstico para la prediabetes o DM2.
