Factores asociados con la diabetes en mujeres en edad reproductiva en la Macro Región Norte del Perú según ENDES, 2024

Abstract

El objetivo de la investigación fue determinar las variables de salud reproductiva y materna, salud física, salud mental y características demográficas asociadas con la diabetes en mujeres de 15 a 49 años de la Macro Región Norte del Perú, utilizando la base de datos ENDES 2024. Se desarrolló un estudio cuantitativo, básico, explicativo, de diseño no experimental y transversal, con una muestra de 2 421 mujeres seleccionadas de la ENDES. Se aplicaron tablas de frecuencia, pruebas de chi-cuadrado y un modelo de regresión logística binaria sobre una base balanceada mediante el método híbrido ROSE. Los resultados mostraron que el embarazo y la presión alta incrementan significativamente la probabilidad de presentar diabetes, mientras que ser menor de 35 años, contar con educación superior y reportar depresión se asociaron con menor riesgo; además, la residencia urbana aumentó la probabilidad de diagnóstico. El modelo alcanzó un AUC de 0.713, con sensibilidad de 0.762 y especificidad de 0.564, evidenciando capacidad discriminativa moderada. Se concluye que la diabetes en mujeres en edad reproductiva responde a una interacción multifactorial de factores biológicos, clínicos y sociodemográficos, destacando la utilidad de la regresión logística binaria para su análisis epidemiológico.

The aim of this research was to determine reproductive and maternal health, physical health, mental health and sociodemographic variables associated with diabetes among women aged 15–49 years in the Northern Macro Region of Peru, using the 2024 Demographic and Family Health Survey (ENDES) database. A quantitative, basic, explanatory, non-experimental and cross-sectional study was conducted on a sample of 2,421 women obtained from ENDES. Frequency tables, chi-square tests and a binary logistic regression model were applied on a balanced dataset generated through the hybrid ROSE method. Results showed that pregnancy and high blood pressure significantly increased the likelihood of diabetes, whereas being younger than 35 years, having higher education and reporting depression were associated with a lower risk; urban residence was also related to a higher probability of diagnosis. The model achieved an AUC of 0.713, with a sensitivity of 0.762 and a specificity of 0.564, indicating moderate discriminative performance. It is concluded that diabetes in women of reproductive age arises from a multifactorial interaction of biological, clinical and sociodemographic factors, and that binary logistic regression is a useful tool for epidemiological analysis in this population.