MODELO HOMEOSTÁTICO PARA
EVALUAR LA RESISTENCIA DE INSULINA Y
PREVENCIÓN DEL SÍNDROME METABÓLICO
EN ADULTOS
HOMEOSTASIS MODEL ASSESSMENT OF INSULIN
RESISTANCE AND PREVENTION OF METABOLIC
SYNDROME IN ADULTS
Luis Alberto Pesantes Honores
Universidad Técnica de Machala, Ecuador
Jeremy Estanislao Salguero Jaramillo
Universidad Técnica de Machala, Ecuador
Franklin Benjamín Paladines Figueroa
Universidad Técnica de Machala, Ecuador
pág. 1266
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i1.15887
Modelo Homeostático para Evaluar la Resistencia de Insulina y Prevención
del Síndrome Metabólico en Adultos
Luis Alberto Pesantes Honores1
lpesantes2@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0009-0001-0825-4457
Universidad Técnica de Machala
Ecuador
Jeremy Estanislao Salguero Jaramillo
jsalguero1@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-4136-4073
Universidad Técnica de Machala
Ecuador
Franklin Benjamín Paladines Figueroa
fbpaladines@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-7493-4602
Facultad de Ciencia Químicas y de la salud
Universidad Técnica de Machala
Ecuador
RESUMEN
El síndrome metabólico, un problema de salud pública que afecta a entre el 20% y el 25% de los adultos
de todo el mundo, se asocia a complicaciones graves como las enfermedades cardiovasculares y la
diabetes de tipo 2. La presente investigación tiene como propósito identificar la importancia del HOMA-
IR para el diagnóstico del síndrome metabólico, mediante una revisión bibliográfica, para dar a conocer
su utilidad en la práctica clínica en adultos. Basándose en una revisión de estudios recientes, destaca las
variaciones en los puntos de corte del HOMA-IR entre distintos países, influidos por factores
demográficos y culturales. En Brasil, por ejemplo, se identificó un valor de corte de 2,35, mientras que
se observaron diferencias significativas en India, Irán y China, lo que refleja la necesidad de adaptar
estos valores al contexto local. En Ecuador, aún no se han establecido valores de referencia específicos,
lo que representa un reto para su aplicación clínica. La integración del HOMA-IR en las consultas
médicas y programas de salud pública permitiría la detección temprana del síndrome metabólico,
facilitando intervenciones personalizadas y efectivas que reduzcan el riesgo de complicaciones graves
y optimicen la gestión de los recursos sanitarios.
Palabras clave: síndrome metabólico, resistencia a la insulina, obesidad
1
Autor principal
Correspondencia: lpesantes2@utmachala.edu.ec
pág. 1267
Homeostasis Model Assessment of Insulin Resistance and Prevention of
Metabolic Syndrome in Adults
ABSTRACT
Metabolic syndrome, a public health problem affecting 20% to 25% of adults worldwide, is associated
with serious complications such as cardiovascular disease and type 2 diabetes. The present investigation
aims to identify the importance of HOMA-IR for the diagnosis of metabolic syndrome, through a
literature review, in order to raise awareness of its usefulness in clinical practice in adults. Based on a
review of recent studies, it highlights the variations in HOMA-IR cut-off points among different
countries, influenced by demographic and cultural factors. In Brazil, for example, a cut-off value of
2.35 was identified, while significant differences were observed in India, Iran and China, reflecting the
need to adapt these values to the local context. In Ecuador, specific reference values have not yet been
established, which represents a challenge for its clinical application. The integration of HOMA-IR in
medical consultations and public health programs would allow early detection of metabolic syndrome,
facilitating personalized and effective interventions that reduce the risk of serious complications and
optimize the management of health resources.
Keywords: metabolic syndrome, insulin resistance, obesity
Artículo recibido 05 enero 2025
Aceptado para publicación: 25 enero 2025
pág. 1268
INTRODUCCIÓN
El síndrome metabólico constituye una problemática a nivel de la salud pública. Está constituido por
varias afecciones que establecen relación con la resistencia a la insulina, obesidad abdominal, tensión
arterial elevada, hiperlipidemia, colesterol HDL bajo y alteración de la glucosa plasmática en ayunas.
Se estima que entre el 20 y 25% de los adultos en todo el mundo tienen “síndrome metabólico”, en
países de “ingresos bajos y medios” existe un aumento rápido de esta enfermedad. Las enfermedades
cardiovasculares y accidentes cerebrovasculares son complicaciones críticas que pueden desarrollar las
personas que padecen esta patología (Prasun, 2020).
La resistencia a la insulina en los “trastornos del metabolismo de la glucosa” puede evaluarse utilizando
el “Modelo Homeostático para Evaluar la Resistencia de Insulina” (HOMA-IR). Este modelo se
considera un índice de buen uso para la prevención primaria de síndrome metabólico y diabetes mellitus,
pero su aplicación es limitada por el “déficit de puntos de corte adecuados” debido a que estos difieren
entre poblaciones (Valverde Pulla et al., 2021).
El HOMA-IR es un test con múltiples variables de fondo, más allá de la glucosa e insulina en ayunas.
Esta prueba precisa de puntos de corte determinados en cada país o región para que pueda tener una
mayor validez diagnóstica del síndrome metabólico debido a la diferencia del biotipo de cada población.
No obstante, de manera general en la población adulta se ha determinado un punto de corte del HOMA-
IR de ≥2,5 para la detección de “resistencia a la insulina” y la identificación de pacientes con “mayor
riesgo” de desarrollar Diabetes Mellitus. Son múltiples los países donde se han podido establecer puntos
de corte para el test de HOMA-IR en función a las características inherentes de sus poblaciones. En
Ecuador no se han realizado estudios poblacionales que validen puntos de corte para la identificación y
prevención de enfermedades endocrino-metabólicas (Toin et al., 2022).
El síndrome metabólico (SM) es una entidad crónica que ha venido acrecentándose entre las
poblaciones hasta convertirse hoy en día en un problema mundial para la salud pública. Consiste en un
trastorno del metabolismo con una alta incidencia, relacionado directamente con enfermedades crónicas
no transmisibles con un gran índice de morbimortalidad. Este síndrome abarca obesidad, dislipidemia
aterogénica, hipertrigliceridemia, hiperglucemia e hipertensión arterial.
pág. 1269
En conjunto, este estado favorece al desarrollo de aterosclerosis, enfermedad cardiovascular, diabetes
mellitus tipo 2 (DM2) y cáncer (Ramírez-López et al., 2021)(García et al., 2023).
La primera definición de este síndrome fue dada en el año 1988, donde se manifestó la hipótesis de que
este síndrome es una característica central para la “aparición de diabetes y enfermedad coronaria”,
definiéndose como síndrome “X”. En 1998 la “Organización Mundial de la Salud” (OMS) lo denomina
como síndrome metabólico resaltando la resistencia a la insulina e hiperglucemia. En el 2001, el informe
“NCEP/ATP III (National Cholesterol Education Program/Adult Treatment Panel III)” modifica esta
definición, sugiriendo entre sus criterios: la circunferencia de cintura, hipertrigliceridemia, baja
concentración de HDL-c, hipertensión arterial e hiperglucemia en ayunas; manifestando que la
presencia de tres o más componentes son criterios diagnósticos para el síndrome metabólico. Cuatro
años más tarde, la “Federación Internacional de Diabetes” (FID) aportó “nuevos criterios” señalando a
la obesidad central como un factor obligatorio para el diagnóstico de SM, además de dos o más
componentes. “En el año 2009, la AHA (American Heart Association) y la NHLBI (National Heart,
Lung and Blood Institute) determinaron que la circunferencia de cintura ya no era un elemento
imprescindible de los criterios utilizados para la definición del SM” (Petermann-Rocha et al., 2020)(Rus
et al., 2023).
La prevalencia de SM ha aumentado exponencialmente a nivel global, considerándose hoy en día como
una problemática de salud mundial. Se estima que “un cuarto de la población mundial adulta” padecen
de SM, con una prevalencia que va en rangos desde 20 a 30% en la población adulta, y de 0 a 19.2% en
la población pediátrica; pero esta, incluso, puede alcanzar hasta 80% en pacientes con DM2. En
Latinoamérica, México es el país con más alto porcentaje de población con SM, con una prevalencia
del 50% en adultos mayores de 20 años. Sin embargo, otro países de Latinoamérica también han
reportado cifras altas de SM, con un estimado del 25% de la población entre 18 y 65 años. En Ecuador,
en el año 2021 se reportó la prevalencia del SM en la población entre 18 a 59 años, demostrando que el
31,5% de hombres y el 30,8% de mujeres lo padecen (Prasun, 2020)(Pérez-Galarza et al., 2021).
Los mecanismos fisiopatológicos del síndrome metabólico (SM) son complejos y aún no se comprenden
completamente.
pág. 1270
Se han sugerido varios mecanismos, incluyendo la “resistencia a la insulina, la activación
neurohormonal y la inflamación crónica de bajo grado”. Todavía hay debate sobre si los diferentes
componentes del síndrome metabólico constituyen patologías distintas o si forman parte de un proceso
patogénico común más amplio. Además de los “factores genéticos y epigenéticos”, “factores
ambientales” y de “estilo de vida”, han sido identificados como los “principales factores predisponentes
para el desarrollo del síndrome metabólico”. La ingesta calórica elevada juega un papel causal
importante, debido a que la “adiposidad visceral” es un “desencadenante clave” que activa muchas de
las “vías del síndrome metabólico”. En conjunto, estos factores son cruciales para la progresión hacia
el síndrome metabólico y su eventual evolución hacia enfermedades cardiovasculares y DM2 (Urashima
et al., 2021)(Fahed et al., 2022).
“El modelo homeostático para evaluar la resistencia de insulina (HOMA-IR)”, es un índice matemático
descrito por primera vez en 1985. Este modelo ha sido validado por varios autores para identificar la
incidencia de SM y DM2. Otros trabajos han demostrado su eficacia mediante la correlación con el
“clamp hiperinsulinémico-euglucémico” que es el estándar de oro para determinar “resistencia a la
insulina”. “Su uso en la práctica clínica se ve limitado por la falta de umbrales precisos. Su uso en la
práctica clínica se ve limitado por falta de umbrales precisos”. Con el objeto de buscar
estandarizaciones, numerosos estudios han marcado sus propios puntos de corte en distintas
poblaciones, mostrando que ciertos estados patológicos y fisiológicos pueden modificar los resultados
(Park et al., 2021). La fórmula está basada en la correlación entre los niveles de insulina y glucemia en
ayunas, evaluando el balance entre la secreción de insulina y la producción hepática de glucosa (da
Silva et al., 2023).
Fisiológicamente, la resistencia a la insulina es un “estado de respuesta reducida hacia esta hormona en
sus tejidos diana”. La “resistencia a la insulina” es considerada como el “causante principal” de muchas
enfermedades modernas, como “el SM, enfermedad del hígado graso no alcohólico, aterosclerosis y
DM2”. El síntoma clínico principal de la DM2 es la resistencia a la insulina, que es precedida por niveles
elevados de glucosa plasmática no fisiológicos. Los niveles de insulina aumentan en la condición
prediabética para satisfacer los requisitos normales de insulina, lo que resulta en hiperinsulinemia
crónica y, finalmente, DM2 (Lee et al., 2022)(Tamura et al., 2020).
pág. 1271
METODOLOGÍA
Este trabajo fue realizado bajo el paradigma positivista con un “enfoque cuantitativo de tipo de
investigación básico, con un diseño no experimental”. Este es un estudio descriptivo, analítico y
retrospectivo llevado a cabo mediante una revisión bibliográfica del estado del arte con relación al
Modelo homeostático para evaluar la resistencia de insulina (HOMA-IR) y el síndrome metabólico.
Se revisaron artículos publicados en los últimos cinco años, disponibles en texto completo, libre acceso,
abarcando ensayos clínicos, ensayos controlados aleatorios y revisiones, en los idiomas español e inglés,
aplicando los filtros correspondientes.
Para esquematizar los resultados de la revisión se utilizó el diagrama PRISMA (Preferred Reporting
Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses), facilitando la presentación de los datos.
Figura 1
pág. 1272
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Tabla 1
Autor/es
Año
Lugar
Título
Población
Resultados
(de Fátima
Haueisen,
2020)
Se lo realizó en
Brasil
“Evaluación del
modelo de
homeostasis de la
resistencia a la
insulina (HOMA-
IR) y el síndrome
metabólico al inicio
de una cohorte
brasileña
multicéntrica:
estudio ELSA-
Brasil”.
Participantes
voluntarios
(12.313) con
“edades
comprendidas
entre los 35 y 74
años”
De las 12.313 personas el
34.6% tenían síndrome
metabólico y el 65.4% no lo
tenían, se encontró que el
valor de HOMA-IR con la
mayor sensibilidad y
especificidad combinada
para identificar el síndrome
metabólico fue 2.35, esto es
en relación a los participantes
sin obesidad como a la
población total (de Fátima
Haueisen Sander Diniz et al.,
2020).
(Endukuru
CK, 2020)
Sur de la India
con
Autorización
ética del Comité
de Ética
Institucional,
Instituto
Jawaharlal de
Educación e
Investigación
Médica de
Posgrado,
Puducherry,
India.
“Valores de corte y
utilidad clínica de
los marcadores
sustitutos de
resistencia a la
insulina y función
de las células beta
para identificar el
síndrome
metabólico y sus
componentes en
adultos del sur de la
India.”
150 personas
para permitir
mayor cobertura
de la población
en general
La OMS describió un valor
de corte de HOMA-IR para la
detección de IR en ≥ 1,8. En
cuanto a los resultados que
mostró este estudio,
estableció un valor de corte
acorde a la población india en
≥ 2,86 el cuál proporcionó un
poder predictivo,
sensibilidad y especificidad
para detectar el SM
(Endukuru et al., 2020).
(Arjmand B,
2022)
Irán
“Firmas
metabólicas de la
resistencia a la
insulina en
individuos no
diabéticos.”
El estudio
estuvo
compuesto por
403 personas
(edad media
54,63 ± 12,13
años).”
La “media de HOMA-IR”
entre los participantes fue
de 2,09 ± 1,58, y 118
(29,3%) de los sujetos
presentaban síndrome
metabólico.
pág. 1273
De ellos, 197
(48,9%) eran
hombres y 206
(51,1%)
mujeres.”
El punto de corte óptimo
del HOMA-IR fue de 1,95
según el índice de Yuden
para detectar personas con
síndrome metabólico. Así,
180 pacientes (44,7%)
tenían un HOMA-IR igual
o superior a 1,95, y 223
pacientes (55,3%) tenían un
HOMA-IR inferior a 1,95
(Arjmand et al., 2022).
(D’ELIA L,
2024)
Sur de Italia
Índice de
triglicéridos-
glucosa, índice
HOMA y síndrome
metabólico en una
muestra de hombres
adultos
El análisis
incluyó a 440
hombres adultos
(The Olivetti
Heart Study) sin
SM al inicio del
estudio.
Durante el “período de
seguimiento”, el 21,6% de
los participantes
desarrollaron SM. Se
observó que tanto el índice
TyG basal como el HOMA-
IR eran significativamente
más altos en quienes
desarrollaron SM en
comparación con aquellos
que no lo hicieron. Estos
hallazgos se mantuvieron
incluso tras ajustar por los
“principales factores de
confusión”.
Al estratificar según el
punto de corte óptimo, un
TyG >4,78 se identificó
como un predictor
significativo de SM,
incluso después de los
ajustes correspondientes.
De manera similar, un
HOMA-IR >2,14 se asoció
con un mayor riesgo de
desarrollar SM en modelos
multivariados (D’ELIA
et al., 2024).
pág. 1274
(Barreto,
2022)
Universidad
Federal de São
Paulo
(UNIFESP)
“¿Es la evaluación
del modelo de
homeostasis para la
resistencia a la
insulina >2,5 un
criterio distinguido
para la
identificación de la
enfermedad del
hígado graso
asociada a la
disfunción
metabólica?”
174 individuos
adultos de
ambos sexos
La mayoría de las personas
estudiadas tenían un
promedio de edad de 54
años y, en su mayoría, eran
mujeres (60,3%). El peso
promedio correspondía a
un IMC de 30,3 kg/m², y
tres de cada cuatro
presentaban un perímetro
de cintura elevado. Al
analizar los parámetros
metabólicos, se encontró
que el síndrome metabólico
era más frecuente en
quienes tenían un HOMA-
IR mayor a 2,5. Sin
embargo, no se observaron
diferencias importantes en
el peso entre los grupos
comparados (Barreto et al.,
2022).
(Lin, 2022)
Hospital Xiamen
Chang-Gung,
China.
“Evaluación del
modelo de umbral
óptimo de
homeostasis de la
resistencia a la
insulina para
identificar el
síndrome
metabólico en una
población china de
45 años o menos.”
Se analizaron
5954 hombres y
4185 mujeres.
Este estudio fue realizado
con adultos chinos de ≥18
años. El punto de corte
óptimo de HOMA-IR para
predecir el SM fue de 1,7 en
hombres (sensibilidad
0,75%; especificidad
0,74%) y de 1,78 en
mujeres (sensibilidad
0,79%; especificidad
0,81%) (Lin et al., 2022).
El valor de corte más alto se identificó en el estudio del sur de la India realizado por Endukuru et al.
(2020), quienes descubrieron que un valor HOMA-IR ≥2,86 se asociaba con una mayor sensibilidad
para detectar la “resistencia a la insulina en la población india”. Este valor puede reflejar una
combinación de alta carga genética de resistencia a la insulina y patrones dietéticos ricos en
carbohidratos típicos de esta región. Por el contrario, Arjmand et al. (2022), en su estudio realizado en
pág. 1275
Irán, determinaron un valor de corte inferior de ≥1,95. Este valor refleja una menor resistencia a la
insulina en comparación con otros países, posiblemente influida por una menor prevalencia de obesidad
y diferentes hábitos dietéticos en la población iraní.
El estudio con mayor población se realizó en Brasil, según Fatima Haueisen et al. (2020), que analizaron
12.313 sujetos en el estudio ELSA-Brasil. Este análisis masivo permitió identificar un valor de corte
HOMA-IR de 2,35, representativo de la población brasileña, que puede estar relacionado con las altas
tasas de obesidad y síndrome metabólico observadas en la región. Por el contrario, el estudio con la
muestra más pequeña fue el realizado en el sur de la India por Endukuru et al. (2020), con sólo 150
participantes. A pesar del menor número de participantes, el estudio logró identificar un valor de corte
significativo (≥2,86) que es relevante para la población india.
En América del Sur, el estudio de de Fátima Haueisen et al. (2020) en Brasil informó un valor de corte
HOMA-IR de 2,35, lo que refleja una” mayor prevalencia de resistencia a la insulina en comparación
con algunos países asiáticos y europeos”. Este valor podría explicarse por el alto “consumo de
carbohidratos y grasas saturadas, junto con niveles relativamente bajos de actividad física”. En
comparación con otros continentes, Brasil presenta un valor intermedio de resistencia a la insulina.
En Asia, la diversidad de valores de corte HOMA-IR es notable, Endukuru et al. (2020), en su estudio
realizado en el sur de la India, encontraron que un valor HOMA-IR ≥2,86 era el más alto, lo que sugiere
una alta resistencia a la insulina en la población india, posiblemente asociada a factores genéticos y
dietéticos específicos.
En China, el estudio de Lin et al. (2022) en una población de adultos mayores de 18 años determinó
valores de corte más bajos, de 1,7 en los hombres y 1,78 en las mujeres, lo que refleja una menor carga
de resistencia a la insulina. Estos valores más bajos podrían explicarse por un estilo de vida más activo
y una dieta más equilibrada en comparación con otros países asiáticos.
Arjmand et al. (2022), en su estudio realizado en Irán, comunicaron un valor de corte HOMA-IR de
1,95, lo que sitúa a Irán en un punto intermedio entre los países asiáticos y europeos, influido por su
dieta mediterránea y una menor prevalencia de obesidad.
En Europa, el estudio de D'Elia et al. (2024) en Italia encontró un valor de corte HOMA-IR de >2,14.
pág. 1276
Este valor refleja una resistencia intermedia a la insulina, similar a la observada en Brasil. Sin embargo,
en comparación con países asiáticos como China, el valor en Italia es superior, pero inferior al de la
India, lo que sugiere que la dieta mediterránea puede tener un papel protector de la “resistencia a la
insulina en la población italiana”.
Cuando comparamos los valores de corte HOMA-IR entre Brasil (2,35) e Italia (2,14) (D'Elia et al.,
2024), observamos que ambos países muestran niveles intermedios de resistencia a la insulina,
superiores a los de China, pero inferiores a los de la India. Este patrón indica que América y Europa
comparten características metabólicas similares, mientras que Asia presenta una gama más amplia de
valores, siendo China la que muestra la resistencia más baja y la India la más alta.
El HOMA-IR no sólo es útil para predecir el síndrome metabólico, sino también otras condiciones
metabólicas, como el hígado graso. Según el estudio realizado por Barreto (2022) en Brasil, se observó
que un valor de HOMA-IR superior a 2,5 estaba relacionado con la prevalencia de enfermedad de
hígado graso en personas con disfunción metabólica. Además, los estudios de D'Elia et al. (2024) e Irán
(Arjmand et al., 2022) mostraron que los valores de corte del HOMA-IR también están estrechamente
relacionados con otros marcadores metabólicos como el índice T&G, lo que refuerza la utilidad de
HOMA-IR como herramienta diagnóstica y predictiva.
CONCLUSIONES
“Los resultados obtenidos ponen de manifiesto la importancia del índice HOMA-IR” como herramienta
fiable y útil para el diagnóstico y seguimiento del síndrome metabólico en adultos. Este modelo facilita
una evaluación más precisa de la resistencia a la insulina, un factor crucial en el desarrollo de esta
afección.
Los estudios revisados muestran que los puntos de corte del HOMA-IR varían en función de las
características demográficas y étnicas de las poblaciones analizadas. En Brasil, por ejemplo, se
identificó un valor de corte de 2,35, con alta sensibilidad y especificidad para la población general. En
la India, este valor fue ≥2,86, ajustado a las particularidades locales, mientras que en Irán el punto
óptimo se estableció en 1,95 basándose en el índice de Yuden. En China, además, se observaron
diferencias de género: 1,7 para los hombres y 1,78 para las mujeres.
pág. 1277
Estas variaciones reflejan la importancia de ajustar los valores de referencia a las características
específicas de cada región, garantizando su utilidad en el diagnóstico clínico.
Dado que las poblaciones latinoamericanas comparten características metabólicas similares, y con el
apoyo de los hallazgos del estudio realizado en Brasil, se sugiere un punto de corte HOMA-IR de
aproximadamente 2,35 como referencia inicial para los estudios en Ecuador. Este valor, que demostró
alta sensibilidad y especificidad en la población brasileña, necesita ser validado por investigaciones
locales que consideren factores como “índice de masa corporal (IMC), perímetro abdominal y
antecedentes genéticos, asegurando que sea aplicable al contexto ecuatoriano”.
La incorporación del HOMA-IR como herramienta diagnóstica en la práctica clínica podría facilitar la
detección precoz del síndrome metabólico, permitiendo intervenciones más rápidas y adaptadas a cada
paciente. Además, su capacidad para identificar a los individuos en situación de riesgo ayudaría a
prevenir complicaciones metabólicas graves, como la “diabetes de tipo 2 y las enfermedades
cardiovasculares”.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Arjmand, B., Ebrahimi Fana, S., Ghasemi, E., Kazemi, A., Ghodssi-Ghassemabadi, R.,
Dehghanbanadaki, H., Najjar, N., Kakaii, A., Forouzanfar, K., Nasli-Esfahani, E., Farzadfar, F.,
Larijani, B., & Razi, F. (2022). Metabolic signatures of insulin resistance in non-diabetic
individuals. BMC Endocrine Disorders, 22(1). https://doi.org/10.1186/S12902-022-01130-3
Barreto, B. F. de M., Punaro, G. R., Elias, M. C., & Parise, E. R. (2022). IS HOMEOSTASIS MODEL
ASSESSMENT FOR INSULIN RESISTANCE >2.5 A DISTINGUISHED CRITERIA FOR
METABOLIC DYSFUNCTION-ASSOCIATED FATTY LIVER DISEASE IDENTIFICATION?
Arquivos de gastroenterologia, 59(3), 402–407. https://doi.org/10.1590/S0004-2803.202203000-
72
da Silva, C. de C., Zambon, M. P., Vasques, A. C. J., Camilo, D. F., de Góes Monteiro Antonio, M. Â.
R., & Geloneze, B. (2023). The threshold value for identifying insulin resistance (HOMA-IR) in
an admixed adolescent population: A hyperglycemic clamp validated study. Archives of
Endocrinology and Metabolism, 67(1), 119. https://doi.org/10.20945/2359-3997000000533
pág. 1278
de Fátima Haueisen Sander Diniz, M., Beleigoli, A. M. R., Schmidt, M. I., Duncan, B. B., Ribeiro, A.
L. P., Vidigal, P. G., Benseñor, I. M., Lotufo, P. A., Santos, I. S., Griep, R. H., & Barreto, S. M.
(2020). Homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR) and metabolic syndrome
at baseline of a multicentric Brazilian cohort: ELSA-Brasil study. Cadernos de saude publica,
36(8). https://doi.org/10.1590/0102-311X00072120
D’ELIA, L., MASULLI, M., BARBATO, A., RENDINA, D., IACONE, R., RUSSO, O.,
STRAZZULLO, P., & GALLETTI, F. (2024). Triglyceride-Glucose Index, HOMA Index and
metabolic syndrome in a sample of adult men. Minerva Medica, 115(3), 301–307.
https://doi.org/10.23736/S0026-4806.24.09155-9
Endukuru, C. K., Gaur, G. S., Yerrabelli, D., Sahoo, J., & Vairappan, B. (2020). Cut-off Values and
Clinical Utility of Surrogate Markers for Insulin Resistance and Beta-Cell Function to Identify
Metabolic Syndrome and Its Components among Southern Indian Adults. Journal of Obesity &
Metabolic Syndrome, 29(4), 281. https://doi.org/10.7570/JOMES20071
Fahed, G., Aoun, L., Zerdan, M. B., Allam, S., Zerdan, M. B., Bouferraa, Y., & Assi, H. I. (2022).
Metabolic Syndrome: Updates on Pathophysiology and Management in 2021. International
journal of molecular sciences, 23(2). https://doi.org/10.3390/IJMS23020786
García, S., Pastor, R., Monserrat-Mesquida, M., Álvarez-Álvarez, L., Rubín-García, M., Martínez-
González, M. Á., Salas-Salvadó, J., Corella, D., Goday, A., Martínez, J. A., Alonso-Gómez, Á.
M., Wärnberg, J., Vioque, J., Romaguera, D., Lopez-Miranda, J., Estruch, R., Tinahones, F. J.,
Lapetra, J., Serra-Majem, L., … Bouzas, C. (2023). Metabolic syndrome criteria and severity and
carbon dioxide (CO2) emissions in an adult population. Globalization and Health, 19(1).
https://doi.org/10.1186/S12992-023-00948-3
Lee, S. H., Park, S. Y., & Choi, C. S. (2022). Insulin Resistance: From Mechanisms to Therapeutic
Strategies. Diabetes & metabolism journal, 46(1), 15–37. https://doi.org/10.4093/DMJ.2021.0280
Lin, S. Y., Li, W. C., Yang, T. A., Chen, Y. C., Yu, W., Huang, H. Y., Xiong, X. J., & Chen, J. Y. (2022).
Optimal Threshold of Homeostasis Model Assessment of Insulin Resistance to Identify Metabolic
Syndrome in a Chinese Population Aged 45 Years or Younger. Frontiers in endocrinology, 12.
https://doi.org/10.3389/FENDO.2021.746747
pág. 1279
Park, S. Y., Gautier, J. F., & Chon, S. (2021). Assessment of Insulin Secretion and Insulin Resistance in
Human. Diabetes & Metabolism Journal, 45(5), 641. https://doi.org/10.4093/DMJ.2021.0220
Pérez-Galarza, J., Baldeón, L., Franco, O. H., Muka, T., Drexhage, H. A., Voortman, T., & Freire, W. B.
(2021). Prevalence of overweight and metabolic syndrome, and associated sociodemographic
factors among adult Ecuadorian populations: the ENSANUT-ECU study. Journal of
Endocrinological Investigation, 44(1), 63. https://doi.org/10.1007/S40618-020-01267-9
Petermann-Rocha, F., Martínez-Sanguinetti, M. A., Ho, F. K., Celis-Morales, C., & Pizarro, A. (2020).
Optimal cut-off points for waist circumference in the definition of metabolic syndrome in Chile.
Public Health Nutrition, 23(16), 2898. https://doi.org/10.1017/S1368980020001469
Prasun, P. (2020). Mitochondrial dysfunction in metabolic syndrome. Biochimica et Biophysica Acta
(BBA) - Molecular Basis of Disease, 1866(10), 165838.
https://doi.org/10.1016/J.BBADIS.2020.165838
Ramírez-López, L. X., Aguilera, A. M., Rubio, C. M., Aguilar-Mateus, Á. M., Ramírez-López, L. X.,
Aguilera, A. M., Rubio, C. M., & Aguilar-Mateus, Á. M. (2021). Síndrome metabólico: una
revisión de criterios internacionales. Revista Colombiana de Cardiología, 28(1), 60–66.
https://doi.org/10.24875/RCCAR.M21000010
Rus, M., Crisan, S., Andronie-Cioara, F. L., Indries, M., Marian, P., Pobirci, O. L., & Ardelean, A. I.
(2023). Prevalence and Risk Factors of Metabolic Syndrome: A Prospective Study on
Cardiovascular Health. Medicina, 59(10). https://doi.org/10.3390/MEDICINA59101711
Tamura, Y., Omura, T., Toyoshima, K., & Araki, A. (2020). Nutrition Management in Older Adults with
Diabetes: A Review on the Importance of Shifting Prevention Strategies from Metabolic
Syndrome to Frailty. Nutrients, 12(11), 1–29. https://doi.org/10.3390/NU12113367
Toin, T., Reynaud, Q., Denis, A., Durieu, I., Mainguy, C., Llerena, C., Pin, I., Touzet, S., & Reix, P.
(2022). HOMA indices as screening tests for cystic fibrosis-related diabetes. Journal of Cystic
Fibrosis, 21(1), 123–128. https://doi.org/10.1016/J.JCF.2021.05.010
Urashima, K., Miramontes, A., Garcia, L. A., & Coletta, D. K. (2021). Potential evidence for epigenetic
biomarkers of metabolic syndrome in human whole blood in Latinos. PLOS ONE, 16(10),
e0259449. https://doi.org/10.1371/JOURNAL.PONE.0259449
pág. 1280
Valverde Pulla, J., Prieto Fuentemayor, C., Valverde Pulla, J., & Prieto Fuentemayor, C. (2021). Índice
HOMA-IR como indicador de riesgo de enfermedades endocrino-metabólicas en niños y
adolescentes con obesidad. Vive Revista de Salud, 4(11), 60–79.
https://doi.org/10.33996/REVISTAVIVE.V4I11.86