Resistencia a la insulina y su relación en el diagnóstico de diabetes tipo 2: revisión sistemática
Bibliographic record
Abstract
La resistencia a la insulina es una alteración metabólica caracterizada por una disminución en la respuesta de los tejidos periféricos a la acción de la insulina, lo que genera hiperinsulinemia compensatoria y favorece el desarrollo de diabetes mellitus tipo 2 (DMT2). Este estudio tuvo como objetivo identificar, analizar y sintetizar los mecanismos fisiopatológicos, los principales biomarcadores diagnósticos especialmente el índice HOMA-IR y los derivados de triglicéridos y glucosa y las metodologías empleadas para la detección temprana de resistencia a la insulina y su relación con el diagnóstico de DMT2. Se realizó una revisión sistemática siguiendo las directrices PRISMA, con búsquedas en bases de datos como Scopus, PubMed y SciELO, aplicando criterios de inclusión definidos y evaluando la calidad metodológica mediante escalas validadas (PEDro, Newcastle-Ottawa y AMSTAR-2). De los estudios analizados, el HOMA-IR fue el biomarcador más utilizado, con puntos de corte entre 2,1 y 2,8, mientras que los índices TyG y TyG-IMC mostraron buen rendimiento diagnóstico en poblaciones latinoamericanas. Los resultados evidencian que la resistencia a la insulina está fuertemente asociada con obesidad visceral, inflamación crónica y disfunción metabólica, y que su detección precoz permite intervenir oportunamente para disminuir el riesgo de progresión a DMT2. Se concluye que, aunque existen avances importantes en biomarcadores alternativos, aún es necesaria la estandarización de puntos de corte específicos por población para fortalecer la utilidad clínica de estas herramientas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.127 | 0.250 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.010 |
| Bibliometrics | 0.033 | 0.019 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.005 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".