Antecedentes:

La obesidad infantil es un problema mundial de salud, por ser un factor de riesgo para desarrollar enfermedades como el síndrome metabólico y diabetes. Actualmente el identificar estas enfermedades ya establecidas, es relativamente fácil para los profesionales de la salud con el apoyo de estudios de laboratorio, la tendencia mundial en cuanto a salud implica actuar antes de que la enfermedad se establezca.

Objetivo:

El objetivo de este estudio es identificar si la actividad de amilasa total es útil para predecir que pacientes desarrollaran síndrome metabólico o diabetes.

Material y métodos:

Utilizando una base de datos con 101 pacientes mexicanos, considerando el valor del modelo de evaluación de insulinorresistencia (HOMA-IR) como variable diagnóstica en tres grupos menor de 2 normal, entre 2 y 5 con riesgo metabólico y mayor de 5 como diabetes, así como el valor de la actividad enzimática de la amilasa. Se utilizó Random forest (RF) como método de aprendizaje automático.

Resultados:

El modelo RF obtuvo los siguientes resultados: AUC 0.7075, especificidad 0.7619, sensibilidad 0.7142 y exactitud 0.7500.

Conclusiones:

Se concluye que es factible con estas variables y RF, contar con un modelo de predicción que contribuya a identificar este tipo de pacientes en el periodo prepatogénico.