Editado por: Dr. Alberto Calderón Montero
(Doctor Pedro Laín Entralgo Health Center, Alcorcon, Spain)
Dr. José Manuel Fernandez Garcia
(Galicia Health Service, Santiago de Compostela, Spain)
Última actualización: Febrero 2026
Más datosRealizar un análisis descriptivo de una población diagnosticada de DM2 en Álava, correlacionar las fórmulas CUN-BAE e IMC y analizar el uso de análogo de GLP-1.
Materiales y métodosSe trata de un estudio descriptivo, transversal, retrospectivo y observacional. Se incluyó a la población diabética tipo 2 alavesa, mayores de 18 años, con IMC registrado en su historia clínica en los 2 últimos años; los datos se recogieron de la base de datos OBID.
ResultadosSe analizaron 13.705 pacientes, el 56,4% hombres y un 43,6% mujeres. La edad media fue de 69,18 años. El IMC medio en hombres fue de 29,12 (DE 4,79) kg/m2 y en mujeres de 29,88 (DE 6) kg/m2. El CUN-BAE en hombres fue de 32,15 (DE 5,29) y en mujeres de 44,29 (DE 5,5).
ConclusionesEl 41% de la población analizada mediante IMC se consideraría obesa, mientras que con CUN-BAE se considerarían en dicha categoría en hombres el 95,2% y en mujeres el 93,2%. Se necesitan más estudios para poder realizar una estimación con CUN-BAE más precisa en otras razas.
To perform a descriptive analysis of a population diagnosed with DM2 in Alava, to correlate the CUN-BAE and BMI formulas and to analyse the use of GLP-1 analogue.
Materials and methodsThis is a descriptive, cross-sectional, retrospective and observational study. We included the type 2 diabetic population of Alava, over 18 years of age with BMI recorded in their clinical history in the last 2 years, the data were collected from the OBID database.
Results1,3705 patients were analysed, 56.4% men and 43.6% women. The mean age was 69.18 years. Mean BMI in men was 29.12 (SD 4.79) kg/m2 and in women 29.88 (SD 6) kg/m2. The CUN-BAE in men was 32.15 (SD 5.29) and in women 44.29 (SD 5.5).
Conclusions41% of the population analysed by BMI would be considered obese, while with CUN-BAE 95.2% of men and 93.2% of women would be considered obese. Further studies are needed to make a more accurate estimation with CUN-BAE in other breeds.
La diabetes mellitus (DM) es una enfermedad que se ha convertido en un problema de salud pública, con una mortalidad y morbilidad significativas, generando un aumento de los costes del sistema de salud1. Se cree que en todo el mundo existen alrededor de 537 millones de personas con diabetes2, siendo el tipo más frecuente la diabetes mellitus tipo 2 (DM2), correspondiente al 90-95% del total de los pacientes con diabetes. La DM2 se trata de una enfermedad que es controlable y prevenible3. Es por ello que es fundamental tener un buen conocimiento de los diferentes factores de riesgo que han sido relacionados con dicha enfermedad.
Entre los factores de riesgo que no son modificables se encuentran la susceptibilidad genética, la etnia o el sexo. Dentro de los que podrían ser modificables se encuentra la obesidad, siendo uno de los más importantes, ya que se ha llegado a asociar con la aparición de DM2, siendo esta relación más intensa en la población joven4. Esta asociación podría explicarse por la propia fisiopatología de la DM2, en la que existe un estado de hiperglucemia, lo que genera un aumento de la resistencia de la insulina y acaba provocando una disfunción parcial de las células beta del páncreas5. No obstante, algunos estudios sugieren que el diagnóstico de obesidad antecede al de DM2, especialmente en la población adolescente, debido a que propone la existencia de un periodo de latencia desde que una persona es obesa hasta que acaba desarrollando DM26.
La obesidad se ha definido como un exceso de peso que se puede determinar gracias a la creación de medidas antropométricas. Se comenzó a emplear unas tablas de altura-peso en las que se hacía una diferencia en cuanto al sexo7, pero con este método el contenido graso no se tenía en cuenta. Es por ello que la Organización Mundial de la Salud desarrolló una nueva fórmula que se correlacionaba mejor con la estimación de la grasa corporal, que fue el índice de masa corporal (IMC) (peso en kilos/altura en metros cuadrados). Dicha fórmula conseguía caracterizar la obesidad de una forma más sencilla eliminando la especificidad según el sexo8. De hecho, las guías europeas recomiendan calcular el IMC al realizar un cribado de obesidad en la población pediátrica y adulta9. A pesar de esto, objetivamente dicha fórmula presenta fundamentalmente 2 limitaciones.
Por un lado, existen dificultades en calcular la adiposidad mediante este método, presentando una baja sensibilidad para identificarla, y en consecuencia hace que se llegue a ignorar en torno a la mitad de la población que tiene exceso de grasa corporal10. Esta consideración sería importante tomarla en cuenta fundamentalmente en la población anciana, ya que los individuos que padezcan sarcopenia podrían llegar a tener un IMC que no llegaría a categoría de obesidad11. Cabe mencionar que el IMC no hace distinción en el sexo y en la edad12,13.
Por otra parte, el IMC tampoco hace una diferenciación en cuanto a la localización de la masa grasa corporal. Conocer dicha distribución es un dato importante, ya que permite conocer qué individuos tienen mayor cantidad de grasa visceral, ya que es mejor predictor que la grasa corporal total, en el desarrollo de síndrome metabólico, DM2, riesgo cardiovascular y riesgo de mortalidad14.
Otra de las medidas que se han llegado a emplear en la práctica clínica, aparte del IMC, para estimar la grasa corporal, es la circunferencia de la cintura, que también se ha visto relacionada con un aumento del riesgo de desarrollar DM215. Pero como ocurre en el caso del IMC también presenta limitaciones al no tener en cuenta otras variables como la edad o la raza, ya que según estas los valores también serían diferentes16.
A pesar de todos los índices y métodos que existen, se ha propuesto una nueva herramienta para poder estimar una mejor medida antropométrica, el índice Clínica Universidad de Navarra-Body Adiposity Estimator (CUN-BAE). La fórmula que utiliza este nuevo método incluye la edad, el sexo y el IMC de los pacientes17. En diferentes estudios se ha demostrado que la asociación de la fórmula CUN-BAE y el porcentaje de grasa corporal era mayor que con otro tipo de métodos17. También se ha llegado a demostrar que este nuevo índice es un mejor predictor de factores de riesgo cardiometabólicos que el IMC o la medida de la circunferencia de la cintura18. Esta fórmula se correlacionó con los resultados conseguidos mediante pletismografía por desplazamiento de aire, demostrando una correlación R de Pearson 0,89, con un error estándar de la media de 4,66%19.
Por todo ello, el objetivo del presente estudio es realizar un análisis descriptivo de una población diagnosticada de DM2 en Álava y analizar la correlación entre las fórmulas CUN-BAE e IMC y analizar el uso de análogo de GLP-1 (a-GLP1) por dichas personas.
Material y métodosDiseñoSe trata de un estudio descriptivo, transversal, retrospectivo y observacional.
El marco de estudio comprende a las personas adscritas a los Centros de Salud de la Organización Sanitaria Integrada de Álava (OSI Araba) que forman parte de la población diana: pacientes mayores de 18 años con DM2, que tuvieran registrado en la historia clínica el cálculo de IMC en los últimos 2 años hasta el año 2023. Los datos fueron recopilados el 4 de julio de 2023 gracias a la aplicación OBID.
PoblaciónLa población a estudio consta de los pacientes codificados en la historia clínica con CIE E8-E14 que corresponde a diagnóstico de diabetes mellitus, excluyendo CIE E10, que pertenece a diagnóstico de diabetes mellitus tipo 1.
Los criterios de inclusión fueron: pacientes con diagnóstico de DM2 recogido en su historia clínica y con un IMC documentado en la misma, desde mayo de 2021 a mayo de 2023.
Los criterios de exclusión fueron: pacientes menores de 18 años, pacientes terminales y pacientes que se encuentren desplazados por cualquier motivo.
VariablesLos datos empleados en la elaboración de este estudio fueron recogidos de la base de datos OBID con el fin de realizar un estudio descriptivo de dichos valores. Las variables empleadas fueron:
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Sexo (hombre/mujer), edad (años) y número de años desde que fueron diagnosticados con diabetes.
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Peso (kg) y talla (m).
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IMC (kg/m2): peso (kg)/talla2 (m2). En la tabla 1 se muestran las categorías recogidas.
Tabla 1.Categoría según las fórmulas IMC, CUN-BAE hombres y CUN-BAE mujeres20,21
Categorías Valores IMC Valores CUN-BAE Mujeres Valores CUN-BAE Hombres Bajo peso <18,5kg/m2 Normopeso 18,5-24,9kg/m2 ≤30% ≤20% Sobrepeso 25-29, g/m2 30,1-35% 20,1-24,9% Obesidad tipo 1 30-34,9kg/m2 35-39,9% 25-29,9% Obesidad tipo 2 35-39,9kg/m2 40-44,9% 30-34,9% Obesidad tipo 3 >40kg/m2 ≥45% ≥35%
-CUN-BAE está fundamentado en un estudio con 6.510 pacientes caucásicos (4.356 mujeres y 2.154 hombres) entre los 18 y los 80 años de edad. CUN-BAE: –44,988+(0,503×edad)+(1,0689×sexo)+(3,172×IMC)– (0,026×IMC)+(0,181×IMC×sexo)– (0,02×IMC×edad)–(0,005×IMC2×sexo)+(0,00021×IMC2×edad). En la fórmula, en el sexo los varones equivalen a 0 y las mujeres a 1, la edad se muestra en años y el IMC en kg/m2. En la tabla 1 se muestran las categorías utilizadas en nuestro estudio que han sido utilizadas por otros investigadores y también las medidas con IMC20,21.
Variables secundarias:
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Niveles de glucemia mg/dl, HbA1c (%) y hemoglobina (g/dl).
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Niveles de colesterol total (mg/dl), triglicéridos (mg/dl), HDL (mg/dl) y LDL (mg/dl).
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Toma a-GLP1 (sí o no).
Los resultados se analizaron utilizando el software estadístico SPSSV25. Para la descripción de las variables se ha comenzado por hacer una descripción general de la muestra. Con las variables cualitativas se han empleado estimaciones brutas y prevalencias en grupos de edad, en el que se han mostrado mediante el porcentaje y el intervalo de confianza del 95%. Para las variables cuantitativas se ha empleado la media y la desviación estándar (DE). Para poder comparar las variables categóricas se ha utilizado correlación de Pearson. En todos los casos se ha considerado que el resultado es estadísticamente significativo si p<0,05. Para objetivar la función de distribución acumulada en una variable se utilizó la prueba de Kolmogorov-Smirnov.
ÉticaEl estudio se ha realizado respetando los principios de la declaración de Helsinki y la normativa sobre investigación biomédica que correspondería a la ley 14/2007 de Investigación Biomédica, y se ha llevado a cabo un análisis anónimo de los datos. El proyecto fue aprobado por el Comité Ético de Investigación de OSI Araba el 4 de julio de 2023, código 001 Habana, expte. 2023-015.
ResultadosEn el estudio se incluyeron un total de 13.705 personas con diabetes, de las cuales 7.735 (56,4%) fueron hombres y 5.970 (43,6%) fueron mujeres (tabla 2); en su gran mayoría eran caucásicos. La edad media fue de 69,18 (DE 13,58) años. La edad media de los hombres fue de 68 (DE 13) años y la de las mujeres de 71 (DE 14) años (tabla 2). En la figura 1 se objetiva cómo a medida que aumenta la edad se concentra el mayor porcentaje de diabéticos de la muestra, sobre todo en los grupos etarios 60-69 y 70-79 años, conformándose estos de una mayoría de hombres; no obstante, en el último grupo etario el número de personas con diabetes es algo mayor en mujeres. En la población con diabetes analizada la media de años de diabetes de los pacientes fue de 11,67 (DE 7,47) años (tabla 2).
Valores analíticos y antropométricos de la población analizada
| Población estudiada | 13.705 |
| Sexo (n/%) | Hombres→ 7.735 (56,4);Mujeres→ 5.970 (43,6) |
| Edad media (n, años) | 69,18±13,58Hombres→ 68±13Mujeres 71±14 |
| Años de diabetes (n, años) | 11,67±7,47 |
| Glucemia media (mg/dl) | 132,76±45,781 |
| Hemoglobina (mg/dl) | 14,279±1,74 |
| Hemoglobina glicada (mmol/l) | 7,03±1,216 |
| Colesterol total (mg/dl) | 176,61±40,49 |
| Triglicéridos (mg/dl) | 139,31±87,78 |
| HDL (mg/dl) | 48,53±12,9 |
| LDL (mg/dl) | 100,96±33,7 |
| Peso (kg) | 79,1±17,29 |
| Altura (cm) | 163,6±9,99 |
| IMC (kg/m2) | 29,44±5,37 |
| CUN-BAE (%) | Hombres→ 32,15±5,29Mujeres→ 44,29±5,5 |
Los datos analíticos medios se recogen en la tabla 2, destacando los valores de hemoglobina glucosilada de 7,03±1,21mmol/l.
Los datos antropométricos se representan en la tabla 2. Ajustando el IMC por sexo, la media en hombres fue de 29,12kg/m2 (DE 4,79) y en mujeres de 29,88kg/m2 (DE 6). En cuanto a la media CUN-BAE en hombres es de 32,15% (DE 5,29) y en mujeres de 44,29% (DE 5,5).
Según se muestra en la tabla 3 la mayoría de la población analizada tendría sobrepeso, con un 40,2% según el IMC. Como se objetiva en la tabla 3, el 66,6% de los hombres según CUN-BAE tendría obesidad tipo 1 y el 45,2% de las mujeres según CUN-BAE tendría obesidad tipo 3.
Prevalencia de las diferentes categorías de cada medida antropométrica y porcentaje de la administración de a-GLP1 ajustado por cada categoría
| Categorías | IMC | CUN-BAE hombres | CUN-BAE mujeres | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| (%) | Porcentaje de a-GLP1 en cada categoría | (%) | Porcentaje de a-GLP1 en cada categoría | (%) | Porcentaje de a-GLP1 en cada categoría | |
| Bajo peso | 0,3 | 0 | ||||
| Normopeso | 19,4 | 1 | 1,1 | 1 | ||
| Sobrepeso | 40,2 | 5 | 5,6 | 1,3 | 3,3 | 1,5 |
| Obesidad tipo 1 | 26,1 | 17 | 66,6 | 6,9 | 16,2 | 2 |
| Obesidad tipo 2 | 9,9 | 26 | 19,3 | 17,16 | 34,3 | 6 |
| Obesidad tipo 3 | 4,1 | 41 | 7,4 | 33,33 | 45,2 | 21,5 |
Si se realiza un ajuste del IMC por grupo etario de edad y sexo, se objetiva en la figura 2 que el IMC tiene una distribución sin mucha variación. Al realizar un ajuste de CUN-BAE junto con grupo etario de edad y sexo, se puede observar en la figura 3 la diferencia que existen entre sexo, siendo menor el valor en hombres, pero dentro de cada categoría ajustando por sexo los valores son similares.
En la tabla 3 se puede observar la prevalencia de la toma de a-GLP1 según las diferentes fórmulas de cálculo de medida antropométrica estratificado por cada categoría. En las 3 medidas antropométricas analizadas el mayor porcentaje de toma de a-GLP1 se encuentra en la categoría de obesidad tipo 3, en IMC corresponde al 41% de dicha categoría, en CUN-BAE hombres al 33,33% y en CUN-BAE mujeres al 21,5%.
El coeficiente de correlación Pearson entre CUN-BAE hombres y el IMC fue de 0,92 (significativa en 0,01 bilateral) y en mujeres de 0,94 (significativa en 0,01 bilateral).
DiscusiónLa población analizada es una muestra grande, con 13.705 personas con diabetes, con una media de edad de 69,18 años (DE 13,587) y una media de años de diabetes de 11,67 (7,47 años).
En un estudio de López-González et al.22 se pudo objetivar cómo los casos de DM2 aumentaban con la edad y con los grados de obesidad. Algo similar se puede comprobar en nuestro estudio, como se muestra en la figura 1, siendo la diabetes más frecuente cuanto mayor es la edad. En nuestra población analizada el porcentaje de hombres es mayor en todos los grupos etarios, salvo en el último, pudiendo ser debido a que las mujeres tienen mayor esperanza de vida. Hay que tener en cuenta que las mujeres pueden albergar mayor cantidad de grasa subcutánea que los hombres, y debido a esto tienen un almacén menor de grasa visceral, que es lo que realmente es más dañino; es por ello que los hombres, al tener una menor capacidad de almacenamiento de grasa subcutánea, el exceso de grasa se almacena en dichos tejidos viscerales, y en consecuencia se acaba desarrollando una insulinorresistencia de manera más precoz23, siendo una de las principales razones por las que la diabetes podría ser más frecuente en hombres, aunque en el estudio de López-González et al.22 la variable que más se relaciona con diabetes fue la edad.
En nuestra población, según el IMC, el 41% era obesa. Con la fórmula CUN-BAE el 95,2% de las mujeres tenían obesidad, siendo el 45,2% obesidad tipo 3 y el 93,3% de los hombres tenían obesidad, siendo el 66,6% obesidad tipo 1. De esta forma se demuestra la diferencia considerable que existe entre ambas fórmulas, ya que según CUN-BAE casi toda la población diabética alavesa analizada sería obesa. En el estudio de Martin et al.24 también se objetivó que la presencia de obesidad fue mayor con CUN-BAE, si bien es cierto que en este caso la población no era únicamente diabética tipo 2, como en la nuestra. Geng et al.25, en un estudio que realizaron con población asiática, con la fórmula CUN-BAE, que es una medida validada para población caucásica, obtuvieron una prevalencia de sobrepeso u obesidad que sobrepasa el 90% en ambos sexos, siendo del 63% en mujeres y del 76,7% en hombres con la fórmula IMC. Habría que tener en cuenta que cada vez se destacan más las diferencias antropométricas que existen entre la raza asiática y la caucásica26, por lo que habría que ser cauteloso a la hora de comparar ambas poblaciones.
Resulta relevante analizar la prevalencia de la toma del antidiabético análogo GLP-1, porque en España está financiado únicamente en diabéticos tipo 2 con un IMC>30. En nuestro estudio destaca un menor porcentaje por cada categoría de obesidad, según la fórmula CUN-BAE tanto en hombres como en mujeres, comparado con el porcentaje por cada categoría de obesidad con la fórmula IMC. Esto se explicaría porque con la fórmula CUN-BAE se considera obesa a más del 93%, a diferencia de la fórmula IMC, que considera al 40,1%, y como se ha mencionado la financiación de dicho fármaco en España es con la fórmula IMC. Pensamos que el hecho de que estuviera financiado en función de la fórmula CUN-BAE podría hacer que la prevalencia de este fármaco aumentara en la población obesa, debido a que con la fórmula CUN-BAE se obtiene alrededor de 2,3 veces más obesos que con la fórmula IMC. Sería reseñable analizar si verdaderamente ese grupo de obesos, que no serían considerados como tal con la fórmula IMC, se podrían beneficiar de la toma de a-GLP1.
El coeficiente de correlación de Pearson en nuestro estudio entre CUN-BAE e IMC tras ajustarlo por sexo mejoró de 0,66 a 0,92 en hombres y 0,94 en mujeres. Esto mismo sugieren otros estudios. Guo et al.27 determinaron que CUN-BAE tenía una muy buena correlación con el IMC en hombres asiáticos, con mayor correlación cuanto mayor edad. Martin et al.24 concluyeron que la fracción atribuible a la población para DM triplica CUN-BAE a IMC en hombres y supera en un 50% en mujeres; según Romero Corral et al.28 existe una escasa correlación al utilizar IMC, debido a que la adiposidad depende del sexo y de la edad, y por eso mejora al realizar la estratificación. Algo similar les ocurrió a Gallagher et al.29, pues su valor R de coeficiente de correlación de Pearson mejoró al realizar la estratificación. Según Ares et al.30 también mejoraba la R del coeficiente de correlación de Pearson entre IMC y CUN-BAE al estratificar por sexo y edad. De acuerdo con López-González et al.22 el IMC puede llegar a infraestimar el porcentaje graso si los individuos tienen sarcopenia, o puede llegar a catalogar a individuos como con sobrepeso si tuvieran mucha masa muscular, siendo realmente normopeso. Por otra parte, el IMC tiene una buena especificidad, pero baja sensibilidad para determinar un exceso de grasa22.
Ares et al.30 obtuvieron una mayor relación con la fórmula CUN-BAE que con IMC si se ajustaba a la edad, el sexo, el tabaco, la presencia de hipertensión arterial (HTA), DM o enfermedad cardiovascular previa. En cuanto a la mortalidad cardiovascular y por cáncer fue igual.
Muchos estudios han intentado realizar una asociación entre las diferentes medidas antropométricas y el síndrome metabólico; sería un hallazgo bastante importante en la práctica clínica para poder realizar una prevención desde la atención primaria mucho más adecuada, ya que la presencia de síndrome metabólico está relacionada con el incremento de mortalidad general31.
Kabt et al.32 argumentaron que el mejor método para estimar la presencia de síndrome metabólico en población china sería la relación cintura-altura y el índice de perímetro abdominal. Dávila-Batista et al.33 concluyeron que mayores valores tanto de CUN-BAE como de IMC se asociaron a DM2. En dicho estudio CUN-BAE se asoció mejor a la presencia de HTA, DM y síndrome metabólico, que el resto de las medidas antropométricas. Algunos estudios, como el de Peng et al.34, sugirieron que CUN-BAE varía según la etnia, debido a la composición corporal y la distribución grasa, siendo más apropiado para la población caucásica. Podría ser una de las razones por las que los hallazgos de Kabt et al.32 y Dávila-Batista et al.33 difieren.
Como limitaciones, en nuestro estudio, al igual que ocurre al recoger información de grandes bases de datos, pueden existir errores a la hora de codificar y registrar los datos en el programa informático.
ConclusiónEl 41% de la población alavesa con diabetes analizada entraría en la categorización de obesidad, valorada según fórmula de IMC. No obstante, al utilizar la fórmula CUN-BAE el 95,2% de mujeres y el 93,2% de hombres con diabetes analizados serían obesos. Esto resulta destacable, ya que los resultados muestran una infraestimación del diagnóstico de obesidad. No obstante, parece ser que dicha fórmula pudiera llegar a tener ciertas limitaciones en cuanto a que sobre todo los mayores resultados se han obtenido en población caucásica, por lo que sería de especial interés realizar nuevos estudios en otras razas para demostrar su utilidad, y tampoco tiene en cuenta la distribución de la grasa corporal, a pesar de que ha tenido buena correlación con las pruebas gold standard.
No obstante, se objetiva en nuestro estudio una mayor prevalencia por cada categoría de obesidad de toma de a-GLP1 mediante la fórmula IMC comparándola con la fórmula CUN-BAE. Sería interesante analizar si el grupo de obesos considerados por CUN-BAE, pero no con la fórmula IMC, podrían llegar a tener algún tipo de beneficio con la toma de dicho fármaco, aparte del tratamiento no farmacológico.
FinanciaciónNo.
Consideraciones éticasAprobado por el Comité Ético de Investigación de OSI Araba el 4 de julio del 2023, código 001 Habana, expte. 2023-015.
Conflicto de interesesNo.
