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Title: Predicción de enfermedad renal con cistatina C como biomarcador frente a creatinina sérica en personas con diabetes hospitalizadas, en el Instituto Nacional de Diabetología, Endocrinología y Nutrición, durante el período agosto 2022 hasta febrero 2023
Authors: León Céspedes, Marnie Lisselotte de
Keywords: Cistatina C
Creatinina sérica
Tasa de filtración glomerular
Enfermedad renal diabética
Diabetes mellitus
Cystatin C
Serum creatinine
Glomerular filtration rate
Diabetic kidney disease
Diabetes mellitus
Issue Date: 2023
Publisher: Santo Domingo: Universidad Iberoamericana (UNIBE)
Citation: Apellido, Nombre del autor (año). Título del trabajo. [Trabajo final, Especialidad en Diabetología y Nutrición]. Santo Domingo: Universidad Iberoamericana (UNIBE). Recuperado de: https://repositorio.unibe.edu.do/jspui/handle/123456789/1604
Abstract: [Español] La diabetes mellitus es un conjunto de trastornos metabólicos caracterizados por hiperglucemia crónica, que resulta de defectos en la secreción de insulina, en su acción o de ambas. La hiperglucemia crónica se asocia a complicaciones a largo plazo visuales, renales, cardiacas y circulatorias. Por lo que la diabetes tiene un gran impacto en el desarrollo de la enfermedad renal diabética. Numerosas investigaciones han planteado el uso de biomarcadores para describir un indicador diagnóstico que se puede medir y evaluar riesgo de enfermedad, como es el caso de la cistatina C un biomarcador endógeno posee mayor precisión en la estimación de función renal que la creatinina sérica, prueba actualmente más utilizada. Metodología: se realizó un estudio observacional, descriptivo, retrospectivo para establecer la utilidad de la predicción de enfermedad renal con cistatina c como biomarcador frente a creatinina sérica en personas con diabetes hospitalizadas en el Instituto Nacional de Diabetes, Endocrinología y Nutrición durante el periodo agosto 2022 hasta febrero 2023. Resultados: Al utilizar el modelo de regresión lineal para establecer el valor predictor de cistatina C frente a creatinina sérica en enfermedad renal en personas con diabetes hospitalizadas, se demuestra que ambos modelos proporcionan evidencias suficientes para decir que los dos son estadísticamente significativos (P<0.001), sin embargo, la cistatina C tiene un valor asociado (F=57.8, F=40.2) mayor, lo que demuestra la superioridad predictora de enfermedad renal en personas con diabetes hospitalizadas en comparación con la creatinina sérica.
[English] Diabetes mellitus is a group of metabolic disorders characterized by chronic hyperglycemia resulting from defects in insulin secretion, action, or both. Chronic hyperglycemia is associated with long-term complications affecting vision, kidneys, heart, and circulation. Therefore, diabetes has a significant impact on the development of diabetic kidney disease. Numerous studies have proposed the use of biomarkers to describe a diagnostic indicator that can measure and assess disease risk, such as cystatin C, an endogenous biomarker that provides greater accuracy in estimating renal function than serum creatinine, which is currently the most widely used test. Methodology: An observational, descriptive, retrospective study was conducted to establish the utility of cystatin C as a biomarker for predicting renal disease compared to serum creatinine in hospitalized individuals with diabetes at the National Institute of Diabetes, Endocrinology, and Nutrition during the period from August 2022 to February 2023. Results: By using a linear regression model to establish the predictive value of cystatin C compared to serum creatinine in renal disease among hospitalized individuals with diabetes, it is demonstrated that both models provide sufficient evidence to conclude that they are statistically significant (P<0.001). However, cystatin C has a higher associated value (F=57.8, F=40.2), indicating its superior predictive ability for renal disease in hospitalized individuals with diabetes compared to serum creatinine.
Description: Elizabeth Cuevas; Eridania Saint Clair; Ángel Salvador Campusano Michel [asesores]
URI: https://repositorio.unibe.edu.do/jspui/handle/123456789/1604
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