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Gómez Peña, Carlos Díaz Soto, Gonzalo Encinas Muñoz, Juan Universidad de Valladolid. Facultad de Medicina 2025-10-28T14:50:33Z 2025-10-28T14:50:33Z 2025 https://uvadoc.uva.es/handle/10324/79112 La diabetes mellitus (DM) es un conjunto de patologías de carácter crónico en las que el paciente presenta una desregulación del nivel de glucosa en sangre, caracterizada por la hiperglucemia. Concretamente, la diabetes mellitus tipo 1 (DM1) consiste en una destrucción autoinmune de las células b de los islotes de Langerhans del páncreas, lo que impide una correcta secreción de la insulina. Para evitar las complicaciones asociadas a la DM1, es esencial que los pacientes presenten un buen control glucémico. Se ha observado que este puede verse favorecido por un nivel de péptido C detectable (> 0.1 ng/mL), lo que indica que el paciente presenta cierta funcionalidad de las células b. Para mantener un buen control, es necesario monitorizar los niveles de glucemia y, en este contexto, un concepto importante es la variabilidad glucémica (VG). A lo largo de las últimas décadas se han planteado numerosos parámetros de VG, pero ninguno de ellos se ha visto que pueda servir como gold standard. Ante ello, este trabajo pretende realizar un análisis exploratorio de los diferentes parámetros de VG existentes, de tal forma que se determine cuáles son los que aportan una mayor información con relación al control glucémico expresado por el nivel de péptido C. Para llevar a cabo este análisis, se ha recogido una base de datos conformada por 212 pacientes con DM1 del Hospital Clínico Universitario de Valladolid (HCUV), que se dividen en 70 sujetos con péptido C detectable y 142 con péptido C indetectable. De cada uno de ellos, se extrajeron 28 parámetros de VG a partir de sus curvas de glucemia. Además, se ha realizado el cálculo de 4 variables relativas a la variación del péptido C. Como herramienta imprescindible para determinar las correlaciones entre los diferentes parámetros de VG y de estos con el péptido C, se han empleado las redes de asociación. A partir de este planteamiento inicial, se ha realizado un estudio de clasificación con técnicas de Machine Learning en los grupos de péptido C detectable vs. indetectable (nuestra variable target). Con él, se observa que una combinación de los parámetros de VG no nos permite mejorar el rendimiento de clasificación. Esto se puede deber a diversos factores, como la imprecisión de la medida de péptido C, la poca correlación entre los parámetros de VG y la variable target o la falta de consideración de otros factores, como las comidas, el ejercicio o las dosis de insulina. Además, todos los parámetros de VG comparten mucha información entre ellos, de tal forma que muchas veces son redundantes. Por todo esto, hay aún mucho margen de mejora para establecer una métrica o conjunto de métricas que nos permitan determinar claramente el estado de control glucémico de un paciente con DM1. Grado en Ingeniería Biomédica application/pdf spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional Diabetes Mellitus Células ß Células b Control glucémico Diabetes mellitus tipo 1 Estudio de clasificación Machine learning Péptido C detectable Péptido C indetectable Redes de asociación Variabilidad glucémica Control metabólico de pacientes con diabetes mellitus tipo I mediante el uso de glucometrías y parámetros de red info:eu-repo/semantics/bachelorThesis