medigraphic.com
Centro de Investigaciones Regionales Dr. Hideyo Noguchi, Universidad Autónoma de Yucatán

2026, Número 1

Siguiente >>

Rev Biomed 2026; 37 (1)


Panorama de la diabetes tipo 2 en la ciudad de Mérida, Yucatán, México

Valadez-González N, Pinto-Escalante D, Gómez-Pérez E, Alvizo-Perera EJJ, Guerrero-Lara EA, Batún-Cutz JL, Kantún-Chim MD, Pantí-Trejo HG, Cool-Padilla RA, Rangel-Méndez JA, España-Paredes AP

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 30
Paginas: 1-12
Archivo PDF: 246.62 Kb.


RESUMEN

Introducción. Entre los tipos de diabetes, la tipo 2 (DT2) es la más común. Su prevalencia varía por factores de riesgo modificables y no modificables. Los antecedentes genéticos, ya sea familiares o por etnicidad (p.ej., ancestría predominantemente maya), tienen relevancia entre los riesgos no modificables. La implementación de estrategias de salud pública se auxilia del conocimiento de las características de la población. Por lo tanto, el objetivo de este trabajo fue estimar la prevalencia de la DT2 y sus factores de riesgo asociados en adultos de Mérida, Yucatán, México.
Métodos. Se realizó un estudio transversal tipo encuesta en 1699 adultos (20-69 años) de Mérida, Yucatán, México. Asimismo, a un grupo se le realizó prueba de hemoglobina glucosilada (HbA1C) y se les clasificó con prediabetes, DT2 (pre-existente y casos nuevos), o normoglucemia.
Resultados. La encuesta determinó una prevalencia de DT2 de 13,1%. En un subgrupo que proporcionó muestras de sangre, el 16,4% (2,6% fueron casos nuevos) tuvo DT2 y 8,7% prediabetes. Los grupos de DT2 y prediabetes compartieron riesgos de edad e historia familiar de DT2. En prediabetes, el sexo mujer y la obesidad fueron factores adicionales; la hipertensión lo fue para DT2.
Conclusiones. Conocer la prevalencia de DT2 y factores de riesgo asociados en adultos de Mérida, Yucatán, revela un área de oportunidad del sistema de salud mexicano para mejorar la prevención y detección temprana en esta y otras regiones urbanizadas que compartan contextos de salud similares.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. World Health Organization (WHO). Diabetes [Internet]. 2023 [cited 2025 Jun 11]. Disponible en: https://www.who.int/health-topics/diabetes#tab=tab_1

  2. Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME).GBD 2021 Cause and Risk Summary [Internet]. 2025[cited 2025 Aug 18]. Disponible en: https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/

  3. American Diabetes Association. Standards of MedicalCare in Diabetes-2022 Abridged for Primary CareProviders. Clinical diabetes. 2022 Jan 1;40(1):10–38.

  4. Longo M, Zatterale F, Naderi J, Parrillo L, FormisanoP, Raciti GA, et al. Adipose Tissue Dysfunctionas Determinant of Obesity-Associated MetabolicComplications. Int J Mol Sci. 2019 May 1;20(9):2358.

  5. Centers for Disease Control and Prevention (CDC).Diabetes Risk Factors [Internet]. 2023 [cited 2023 Mar1]. Disponible en: https://www.cdc.gov/diabetes/basics/risk-factors.html

  6. Basto-Abreu A, López-Olmedo N, Rojas-Martínez R,Aguilar-Salinas CA, Moreno-Banda GL, Carnalla M,et al. Prevalencia de prediabetes y diabetes en México:Ensanut 2022. Salud Publica Mex. 2023;65(1):s163–8.

  7. Instituto Nacional de Salud Pública. Encuesta Nacionalde Salud y Nutrición (ENSANUT) 2021 [Internet]. 2021[cited 2023 Mar 9]. Disponible en: https://ensanut.insp.mx/encuestas/ensanutcontinua2021/informes.php

  8. Instituto Nacional de Salud Pública. Encuesta Nacionalde Salud y Nutrición (ENSANUT) 2018 [Internet]. 2018[cited 2023 Mar 2]. Disponible en: https://ensanut.insp.mx/encuestas/ensanut2018/informes.php

  9. Barquera S, Hernández-Alcaraz C, Jáuregui A, MedinaC, Mendoza-Herrera K, Pedroza-Tobias A, et al. DiabetesAwareness, Treatment, and Control among Mexico CityResidents. Diabetology. 2021 Feb 18;2(1):16–30.

  10. Rubi-Castellanos R, Martínez-Cortés G, Muñoz-ValleJ, González-Martín A, Cerda-Flores R, Anaya-PalafoxM, et al. Pre-Hispanic Mesoamerican demographyapproximates the present-day ancestry of Mestizosthroughout the territory of Mexico. Am J Phys Anthropol.2009;139(3):284–94.

  11. Silva-Zolezzi I, Hidalgo-Miranda A, Estrada-Gil J,Fernandez-Lopez JC, Uribe-Figueroa L, Contreras A,et al. Analysis of genomic diversity in Mexican Mestizopopulations to develop genomic medicine in Mexico.Proc Natl Acad Sci U S A. 2009;106(21):8611–6.

  12. Lara-Riegos JC, Ortiz-López MG, Peña-Espinoza BI,Montúfar-Robles I, Peña-Rico MA, Sánchez-Pozos K,et al. Diabetes susceptibility in Mayas: Evidence forthe involvement of polymorphisms in HHEX, HNF4α,KCNJ11, PPARγ, CDKN2A/2B, SLC30A8, CDC123/CAMK1D, TCF7L2, ABCA1 and SLC16A11 genes.Gene. 2015 Jul 1;565(1):68–75.

  13. Secretaría de Salud. Encuesta Nacional de Salud2018. Informe de resultados. [Internet]. 2018 [cited2022 Aug 25]. Disponible en: https://ensanut.insp.mx/encuestas/ensanut2018/doctos/informes/ensanut_2018_presentacion_resultados.pdf

  14. Cochran WG. Sampling Techniques. 3rd ed. New York,USA: John Wiley and Sons Inc.; 1997. 1–422 p.

  15. von Elm E, Altman DG, Egger M, Pocock SJ, GøtzschePC, Vandenbroucke JP. The Strengthening the Reportingof Observational Studies in Epidemiology (STROBE)statement: guidelines for reporting observational studies.J Clin Epidemiol. 2008 Apr;61(4):344–9.

  16. World Health Organization (WHO). Waistcircumference and waist-hip ratio: report of a WHOexpert consultation [Internet]. 2011 [cited 2024 May30]. Disponible en: https://www.who.int/publications/i/item/9789241501491

  17. World Health Organization (WHO). Obesity andoverweight [Internet]. 2023 [cited 2023 Dec 3].Disponible en: https://www.who.int/news-room/factsheets/detail/obesity-and-overweight

  18. Secretaría de Salud. NORMA Oficial Mexicana NOM-043-SSA2-2012, Servicios básicos de salud. Promocióny educación para la salud en materia alimentaria.Criterios para brindar orientación. 2013.

  19. ElSayed NA, Aleppo G, Aroda VR, Bannuru RR,Brown FM, Bruemmer D, et al. Glycemic goals andhypoglycemia: Standards of Care in Diabetes-2024.Diabetes Care. 2024 Jan 1;47(Suppl 1):S111–25.

  20. International Diabetes Federation. IDF Diabetes Atlas.10th ed. Brussels, Belgium: International DiabetesFederation; 2021.

  21. Seclen SN, Rosas ME, Arias AJ, Huayta E, MedinaCA. Prevalence of diabetes and impaired fastingglucose in Peru: report from PERUDIAB, a nationalurban population-based longitudinal study. BMJ OpenDiabetes Res Care. 2015 Oct 1;3(1):e000110.

  22. Lima Y de MM, Martins FA, Ramalho AA. Epidemiologyof Diabetes Mellitus in Adults and Seniors in Rio Branco,Acre, Western Brazilian Amazon. Diabetology 2024, Vol5, Pages 151-161. 2024 Apr 10;5(2):151–61.

  23. Jonas DE, Crotty K, Yun JDY, Middleton JC, FeltnerC, Taylor-Phillips S, et al. Screening for Prediabetesand Type 2 Diabetes: Updated Evidence Report andSystematic Review for the US Preventive Services TaskForce. JAMA. 2021 Aug 24;326(8):744–60.

  24. Cətoi AF, Pârvu A, Mureşan A, Busetto L. MetabolicMechanisms in Obesity and Type 2 Diabetes: Insightsfrom Bariatric/Metabolic Surgery. Obes Facts. 2015 Dec1;8(6):350–63.

  25. Flor LS, Campos MR. The prevalence of diabetesmellitus and its associated factors in the Brazilian adultpopulation: evidence from a population-based survey.Rev Bras Epidemiol. 2017;20(1):16–29.

  26. Shrestha N, Karki K, Poudyal A, Aryal KK, MahatoNK, Gautam N, et al. Prevalence of diabetes mellitusand associated risk factors in Nepal: findings froma nationwide population-based survey. BMJ Open.2022;12(2):e060750.

  27. Dávila-Cervantes CA, Agudelo-Botero M. Sexdisparities in the epidemic of type 2 diabetes in Mexico:national and state level results based on the GlobalBurden of Disease Study, 1990–2017. Diabetes MetabSyndr Obes. 2019;12:1023.

  28. Seiglie JA, Franco RR, Wirtz VJ, Meigs JB, MendozaMA, Miranda JJ, et al. Regional and state-level patternsof type 2 diabetes prevalence in Mexico over the lastthree decades. Diabetes Res Clin Pract. 2021 Jul 1;177.

  29. Pinto-Escalante D, Ruiz-García L, García-Escalante MG,Valadez-González N, Rubi-Castellanos R, Vera-GamboaL, et al. Análisis genealógico de diabetes tipo 2 enfamilias extensas multigeneracionales de una comunidadyucateca. Revista Biomédica. 2024;35(1):1–9.

  30. Petrie JR, Guzik TJ, Touyz RM. Diabetes, Hypertension,and Cardiovascular Disease: Clinical Insights andVascular Mechanisms. Can J Cardiol. 2018 May1;34(5):575–84.




2020     |     www.medigraphic.com