APLICACIÓN WEB PARA EL APOYO AL
DIAGNÓSTICO OPORTUNO DE LOS NIVELES
DE RETINOPATÍA DIABÉTICA
WEB APPLICATION TO SUPPORT THE TIMELY DIAGNOSIS
OF DIABETIC RETINOPATHY LEVELS
Rosa Iris Clemente Flores
Universidad Autónoma de Guerrero, México
Raúl Juárez Morales
Universidad Autónoma de Guerrero, México
Ernesto Torres Ruiz
Universidad Autónoma de Guerrero, México
Luis Alberto Lucrecio González
Universidad Autónoma de Guerrero, México
José Ángel Juárez Morales
Universidad Autónoma de Guerrero, México
pág. 8987
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i5.20232
Aplicación web para el Apoyo al Diagnóstico Oportuno de los Niveles de
Retinopatía Diabética
Rosa Iris Clemente Flores1
23500417@uagro.mx
https://orcid.org/0009-0002-5512-4548
Escuela Superior de
Ciencias y Tecnologías de la Información
Universidad Autónoma de Guerrero
Fraccionamiento Las Playas
Acapulco, Guerrero
México
Raúl Juárez Morales
raul.juarezm@uagro.mx
https://orcid.org/0000-0002-2409-7842
Escuela Superior de
Ciencias y Tecnologías de la Información
Universidad Autónoma de Guerrero
Fraccionamiento Las Playas
Acapulco, Guerrero
México
Ernesto Torres Ruiz
etorres@uagro.mx
https://orcid.org/0009-0000-8426-4799
Escuela Superior de
Ciencias y Tecnologías de la Información
Universidad Autónoma de Guerrero
Av. Las Colinas No. 37A, Fraccionamiento
Las Playas, Acapulco, Guerrero
México
Luis Alberto Lucrecio González
luisalberto_lg@uagro.mx
https://orcid.org/0009-0005-1298-964X
Centro Regional de Educación Superior
de la Costa Chica, Cruz Grande municipio de
Florencio Villareal, Guerrero,
Universidad Autónoma de Guerrero
México
José Ángel Juárez Morales
19254713@uagro.mx
https://orcid.org/0000-0002-3049-0915
Escuela Superior de
Ciencias y Tecnologías de la Información
Universidad Autónoma de Guerrero
Fraccionamiento Las Playas
Acapulco, Guerrero
México
RESUMEN
La retinopatía diabética (RD) es una complicación grave de la diabetes mellitus que, de no ser detectada
y tratada a tiempo, puede conducir a la ceguera irreversible. Este artículo presenta el desarrollo de una
aplicación web responsiva para apoyar el diagnóstico oportuno de los niveles de retinopatía diabética,
mediante la automatización de un cuestionario de evaluación. La metodología usada es Programación
Extrema (XP) es adoptada para guiar el ciclo de desarrollo del software. El sistema desarrollado facilita
la recopilación de información relevante de los pacientes a través de un cuestionario interactivo,
procesando las respuestas para generar una evaluación preliminar que asiste al profesional de la salud
en la toma de decisiones. Los resultados demuestran la viabilidad de la aplicación como una herramienta
eficaz para el cribado inicial de la RD, destacando cómo la aplicación de XP contribuyó a la calidad del
software, su adaptabilidad y la eficiencia en el proceso de desarrollo. Esta solución representa un avance
significativo en el apoyo a la detección temprana de la retinopatía diabética, con el potencial de mejorar
la calidad de vida de los pacientes.
Palabras clave: retinopatía diabética, diabetes mellitus, aplicaciones web, programación extrema
1 Autor principal
Correspondencia: 23500417@uagro.mx
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i5.20232
Aplicación web para el Apoyo al Diagnóstico Oportuno de los Niveles de
Retinopatía Diabética
Rosa Iris Clemente Flores1
23500417@uagro.mx
https://orcid.org/0009-0002-5512-4548
Escuela Superior de
Ciencias y Tecnologías de la Información
Universidad Autónoma de Guerrero
Fraccionamiento Las Playas
Acapulco, Guerrero
México
Raúl Juárez Morales
raul.juarezm@uagro.mx
https://orcid.org/0000-0002-2409-7842
Escuela Superior de
Ciencias y Tecnologías de la Información
Universidad Autónoma de Guerrero
Fraccionamiento Las Playas
Acapulco, Guerrero
México
Ernesto Torres Ruiz
etorres@uagro.mx
https://orcid.org/0009-0000-8426-4799
Escuela Superior de
Ciencias y Tecnologías de la Información
Universidad Autónoma de Guerrero
Av. Las Colinas No. 37A, Fraccionamiento
Las Playas, Acapulco, Guerrero
México
Luis Alberto Lucrecio González
luisalberto_lg@uagro.mx
https://orcid.org/0009-0005-1298-964X
Centro Regional de Educación Superior
de la Costa Chica, Cruz Grande municipio de
Florencio Villareal, Guerrero,
Universidad Autónoma de Guerrero
México
José Ángel Juárez Morales
19254713@uagro.mx
https://orcid.org/0000-0002-3049-0915
Escuela Superior de
Ciencias y Tecnologías de la Información
Universidad Autónoma de Guerrero
Fraccionamiento Las Playas
Acapulco, Guerrero
México
RESUMEN
La retinopatía diabética (RD) es una complicación grave de la diabetes mellitus que, de no ser detectada
y tratada a tiempo, puede conducir a la ceguera irreversible. Este artículo presenta el desarrollo de una
aplicación web responsiva para apoyar el diagnóstico oportuno de los niveles de retinopatía diabética,
mediante la automatización de un cuestionario de evaluación. La metodología usada es Programación
Extrema (XP) es adoptada para guiar el ciclo de desarrollo del software. El sistema desarrollado facilita
la recopilación de información relevante de los pacientes a través de un cuestionario interactivo,
procesando las respuestas para generar una evaluación preliminar que asiste al profesional de la salud
en la toma de decisiones. Los resultados demuestran la viabilidad de la aplicación como una herramienta
eficaz para el cribado inicial de la RD, destacando cómo la aplicación de XP contribuyó a la calidad del
software, su adaptabilidad y la eficiencia en el proceso de desarrollo. Esta solución representa un avance
significativo en el apoyo a la detección temprana de la retinopatía diabética, con el potencial de mejorar
la calidad de vida de los pacientes.
Palabras clave: retinopatía diabética, diabetes mellitus, aplicaciones web, programación extrema
1 Autor principal
Correspondencia: 23500417@uagro.mx
pág. 8988
Web Application to Support the Timely Diagnosis of Diabetic Retinopathy
Levels
ABSTRACT
Diabetic retinopathy (DR) is a serious complication of diabetes mellitus that, if not detected and treated
in time, can lead to irreversible blindness. This article presents the development of a responsive web
application to support the timely diagnosis of diabetic retinopathy levels, by automating an evaluation
questionnaire. The methodology used is Extreme Programming (XP), which is adopted to guide the
software development life cycle. The developed system facilitates the collection of relevant patient
information through an interactive questionnaire, processing the responses to generate a preliminary
evaluation that assists the healthcare professional in decision-making. The results demonstrate the
viability of the application as an effective tool for the initial screening of DR, highlighting how the
application of XP contributed to the software's quality, adaptability, and efficiency in the development
process. This solution represents a significant advance in supporting the early detection of diabetic
retinopathy, with the potential to improve patients' quality of life.
Keywords: diabetic retinopathy, diabetes mellitus, web applications, extreme programming
Artículo recibido 18 setiembre 2025
Aceptado para publicación: 05 octubre 2025
Web Application to Support the Timely Diagnosis of Diabetic Retinopathy
Levels
ABSTRACT
Diabetic retinopathy (DR) is a serious complication of diabetes mellitus that, if not detected and treated
in time, can lead to irreversible blindness. This article presents the development of a responsive web
application to support the timely diagnosis of diabetic retinopathy levels, by automating an evaluation
questionnaire. The methodology used is Extreme Programming (XP), which is adopted to guide the
software development life cycle. The developed system facilitates the collection of relevant patient
information through an interactive questionnaire, processing the responses to generate a preliminary
evaluation that assists the healthcare professional in decision-making. The results demonstrate the
viability of the application as an effective tool for the initial screening of DR, highlighting how the
application of XP contributed to the software's quality, adaptability, and efficiency in the development
process. This solution represents a significant advance in supporting the early detection of diabetic
retinopathy, with the potential to improve patients' quality of life.
Keywords: diabetic retinopathy, diabetes mellitus, web applications, extreme programming
Artículo recibido 18 setiembre 2025
Aceptado para publicación: 05 octubre 2025
pág. 8989
INTRODUCCIÓN
La diabetes mellitus es una enfermedad crónica de alta prevalencia a nivel global, que afecta a millones
de personas y está asociada a diversas complicaciones micro y macrovasculares. Una de las
complicaciones más serias y debilitantes es la retinopatía diabética (RD), una microangiopatía
progresiva que afecta los vasos sanguíneos de la retina. Se estima que la RD es una de las principales
causas de ceguera irreversible en la población adulta en edad laboral a nivel mundial (International
Diabetes Federation (2019), Alghadyan(2011)). El Instituto Nacional de Estadística y Geografía
(INEGI) informa que, en México, durante el primer trimestre de 2024, se registraron 212,404
defunciones, de las cuales 14.4% fueron atribuidas a la DM. De acuerdo con las Estadísticas de
Defunciones Registradas (EDR), esta es la segunda causa de muerte a nivel nacional.
El análisis por sexo indica que 15,224 de las muertes ocurrieron en hombres y 15,275 en mujeres. En
el grupo de 45 a 65 años, la DM representa la principal causa de muerte, mientras que en mayores de
65 años es la segunda. En el estado de Guerrero, de enero a marzo del 2024, se registraron 820 decesos
por DM, de los cuales el 47% fueron mujeres y el 53% hombres (INEGI, 2024).
Tradicionalmente, la detección de la retinopatía diabética se basa en exámenes oftalmológicos
exhaustivos, como la oftalmoscopia o la fotografía de fondo de ojo. Si bien estos métodos son el
"estándar de oro", su implementación a gran escala puede verse limitada por la disponibilidad de
especialistas, la infraestructura necesaria y el tiempo requerido para cada evaluación. En este contexto,
los cuestionarios de cribado y las herramientas de apoyo al diagnóstico emergen como alternativas
valiosas para identificar a los pacientes con mayor riesgo o con posibles indicios de RD, facilitando una
remisión más eficiente a los servicios especializados. Sin embargo, los cuestionarios manuales pueden
ser susceptibles a errores en la recopilación y procesamiento de datos, lo que subraya la necesidad de
soluciones automatizadas que mejoren la eficiencia y precisión.
Este artículo describe el desarrollo de una aplicación web responsiva diseñada con el propósito de
apoyar el diagnóstico oportuno de los niveles de retinopatía diabética a través de la automatización de
un cuestionario de evaluación. Reconociendo la necesidad de un desarrollo de software robusto,
adaptable y de alta calidad en el dominio de la salud, se opta por la metodología de Programación
Extrema (XP).
INTRODUCCIÓN
La diabetes mellitus es una enfermedad crónica de alta prevalencia a nivel global, que afecta a millones
de personas y está asociada a diversas complicaciones micro y macrovasculares. Una de las
complicaciones más serias y debilitantes es la retinopatía diabética (RD), una microangiopatía
progresiva que afecta los vasos sanguíneos de la retina. Se estima que la RD es una de las principales
causas de ceguera irreversible en la población adulta en edad laboral a nivel mundial (International
Diabetes Federation (2019), Alghadyan(2011)). El Instituto Nacional de Estadística y Geografía
(INEGI) informa que, en México, durante el primer trimestre de 2024, se registraron 212,404
defunciones, de las cuales 14.4% fueron atribuidas a la DM. De acuerdo con las Estadísticas de
Defunciones Registradas (EDR), esta es la segunda causa de muerte a nivel nacional.
El análisis por sexo indica que 15,224 de las muertes ocurrieron en hombres y 15,275 en mujeres. En
el grupo de 45 a 65 años, la DM representa la principal causa de muerte, mientras que en mayores de
65 años es la segunda. En el estado de Guerrero, de enero a marzo del 2024, se registraron 820 decesos
por DM, de los cuales el 47% fueron mujeres y el 53% hombres (INEGI, 2024).
Tradicionalmente, la detección de la retinopatía diabética se basa en exámenes oftalmológicos
exhaustivos, como la oftalmoscopia o la fotografía de fondo de ojo. Si bien estos métodos son el
"estándar de oro", su implementación a gran escala puede verse limitada por la disponibilidad de
especialistas, la infraestructura necesaria y el tiempo requerido para cada evaluación. En este contexto,
los cuestionarios de cribado y las herramientas de apoyo al diagnóstico emergen como alternativas
valiosas para identificar a los pacientes con mayor riesgo o con posibles indicios de RD, facilitando una
remisión más eficiente a los servicios especializados. Sin embargo, los cuestionarios manuales pueden
ser susceptibles a errores en la recopilación y procesamiento de datos, lo que subraya la necesidad de
soluciones automatizadas que mejoren la eficiencia y precisión.
Este artículo describe el desarrollo de una aplicación web responsiva diseñada con el propósito de
apoyar el diagnóstico oportuno de los niveles de retinopatía diabética a través de la automatización de
un cuestionario de evaluación. Reconociendo la necesidad de un desarrollo de software robusto,
adaptable y de alta calidad en el dominio de la salud, se opta por la metodología de Programación
Extrema (XP).
pág. 8990
Esta es una de las metodologías ágiles más destacadas, se caracteriza por su enfoque en la entrega rápida
de software funcional, la retroalimentación continua del cliente, la simplicidad, las pruebas
automatizadas (particularmente el Desarrollo Guiado por Pruebas o TDD) y la integración constante (
Beck, 2001). Estos principios resultaron ser idóneos para un proyecto donde los requisitos pueden
evolucionar y la calidad del producto final es crítica para su aplicación en un entorno médico.
El objetivo principal de esta investigación es diseñar, desarrollar e implementar una herramienta digital
que no solo automatice el proceso de evaluación del riesgo de RD, sino que también asegure la fiabilidad
de los resultados y la seguridad de la información sensible del paciente. Se explorará cómo la aplicación
de las prácticas de XP, tales como la programación en parejas, el diseño simple, la refactorización y la
estrecha colaboración con los usuarios finales, contribuyó a la construcción de una solución tecnológica
eficaz y ética. El presente documento detalla la problemática abordada, los objetivos planteados, la
justificación del uso de XP en este desarrollo, la arquitectura del sistema, los resultados obtenidos y las
consideraciones éticas implementadas para garantizar la confidencialidad y protección de los datos
médicos. En última instancia, se busca demostrar cómo una metodología ágil puede potenciar el
desarrollo de herramientas de apoyo diagnóstico en el ámbito de la salud, contribuyendo a la detección
temprana de enfermedades con un impacto significativo en la salud pública.
Las investigaciones sobre la implementación de tecnologías de software en el ámbito de las
enfermedades oculares evidencian un crecimiento significativo en el desarrollo de sistemas de
diagnóstico asistidos por computadora, así como en el tratamiento de las patologías identificadas. Esta
tendencia ha llevado a una creciente aceptación de estas tecnologías en los procesos médicos actuales.
A través de una revisión exhaustiva de la literatura, se ha identificado una variedad de estudios y
empresas que han integrado estos enfoques, obteniendo resultados positivos en la práctica clínica.
El trabajo de Hernández y Arroyo (2023) consistió en crear una aplicación web que permite la lectura
de imágenes del fondo de ojo, utilizando la escala de colores Teherán-Morales para determinar la palidez
del disco ocular. Esta escala es crucial para el diagnóstico de enfermedades oculares, como el glaucoma,
ya que ayuda a los profesionales de la salud a evaluar la condición del nervio óptico con mayor
precisión. El resultado es una aplicación web responsiva que permite la carga rápida de imágenes y la
selección de puntos específicos para aplicar la escala de palidez, proporcionando un valor promedio
Esta es una de las metodologías ágiles más destacadas, se caracteriza por su enfoque en la entrega rápida
de software funcional, la retroalimentación continua del cliente, la simplicidad, las pruebas
automatizadas (particularmente el Desarrollo Guiado por Pruebas o TDD) y la integración constante (
Beck, 2001). Estos principios resultaron ser idóneos para un proyecto donde los requisitos pueden
evolucionar y la calidad del producto final es crítica para su aplicación en un entorno médico.
El objetivo principal de esta investigación es diseñar, desarrollar e implementar una herramienta digital
que no solo automatice el proceso de evaluación del riesgo de RD, sino que también asegure la fiabilidad
de los resultados y la seguridad de la información sensible del paciente. Se explorará cómo la aplicación
de las prácticas de XP, tales como la programación en parejas, el diseño simple, la refactorización y la
estrecha colaboración con los usuarios finales, contribuyó a la construcción de una solución tecnológica
eficaz y ética. El presente documento detalla la problemática abordada, los objetivos planteados, la
justificación del uso de XP en este desarrollo, la arquitectura del sistema, los resultados obtenidos y las
consideraciones éticas implementadas para garantizar la confidencialidad y protección de los datos
médicos. En última instancia, se busca demostrar cómo una metodología ágil puede potenciar el
desarrollo de herramientas de apoyo diagnóstico en el ámbito de la salud, contribuyendo a la detección
temprana de enfermedades con un impacto significativo en la salud pública.
Las investigaciones sobre la implementación de tecnologías de software en el ámbito de las
enfermedades oculares evidencian un crecimiento significativo en el desarrollo de sistemas de
diagnóstico asistidos por computadora, así como en el tratamiento de las patologías identificadas. Esta
tendencia ha llevado a una creciente aceptación de estas tecnologías en los procesos médicos actuales.
A través de una revisión exhaustiva de la literatura, se ha identificado una variedad de estudios y
empresas que han integrado estos enfoques, obteniendo resultados positivos en la práctica clínica.
El trabajo de Hernández y Arroyo (2023) consistió en crear una aplicación web que permite la lectura
de imágenes del fondo de ojo, utilizando la escala de colores Teherán-Morales para determinar la palidez
del disco ocular. Esta escala es crucial para el diagnóstico de enfermedades oculares, como el glaucoma,
ya que ayuda a los profesionales de la salud a evaluar la condición del nervio óptico con mayor
precisión. El resultado es una aplicación web responsiva que permite la carga rápida de imágenes y la
selección de puntos específicos para aplicar la escala de palidez, proporcionando un valor promedio
pág. 8991
que puede ser utilizado por los médicos para realizar diagnósticos más acertados. Este desarrollo no
solo mejora los procesos clínicos, sino que también contribuye a la investigación en ingeniería de
sistemas, promoviendo buenas prácticas en el desarrollo de software.
La investigación de Robalino (2021) se centra en el desarrollo de un sistema para el diagnóstico precoz
de la retinopatía diabética utilizando técnicas de visión computacional y Deep Learning. En este trabajo
se busca automatizar el proceso de detección, implementando un modelo neuronal entrenado con una
base de datos de imágenes, con el objetivo de mejorar la eficiencia y la precisión en el diagnóstico,
permitiendo una identificación más rápida de la enfermedad.
En 2020, González et al. realizaron una investigación sistemática con el objetivo de aportar evidencia
científica a los profesionales de enfermería, sustentando que el uso de las tecnologías de la información
y la comunicación permite mejorar la adherencia terapéutica.
En el 2017, Mendoza et al. publicaron un artículo en el que presenta una herramienta de detección de
retinopatía diabética diseñada específicamente para adultos de bajos recursos en México. Esta
herramienta se basa en un modelo predictivo que utiliza diversas características sociodemográficas y
clínicas para identificar a personas en riesgo de desarrollar esta complicación de la diabetes. El objetivo
es mejorar el acceso a la detección temprana y al tratamiento de la retinopatía diabética, lo que podría
reducir la carga de esta enfermedad en una población vulnerable y contribuir a una mejor salud ocular
en este grupo. Además, el estudio discute la importancia de considerar los costos y la viabilidad de
implementar esta herramienta en entornos de atención médica de bajos ingresos.
En 2014, Bourouis et al. presentaron un desarrollo innovador de un sistema basado en un teléfono
inteligente de bajo costo integrado con una lente microscópica, que permite a los pacientes en áreas
remotas realizar exámenes oculares regulares y diagnóstico de enfermedades. Este sistema de
diagnóstico móvil utiliza un algoritmo de red neuronal artificial para analizar las imágenes de retina
capturadas por la lente microscópica e identificar enfermedades de la retina.
El estudio realizado por Jones et al. en 2009, consistió en el desarrollo y validación de un instrumento
breve para evaluar el impacto de la EPOC en la salud de los pacientes, conocido como el COPD
Assessment Test (CAT). Para ello, identificaron inicialmente 21 ítems a partir de entrevistas y grupos
focales realizados con pacientes en Europa y Estados Unidos.
que puede ser utilizado por los médicos para realizar diagnósticos más acertados. Este desarrollo no
solo mejora los procesos clínicos, sino que también contribuye a la investigación en ingeniería de
sistemas, promoviendo buenas prácticas en el desarrollo de software.
La investigación de Robalino (2021) se centra en el desarrollo de un sistema para el diagnóstico precoz
de la retinopatía diabética utilizando técnicas de visión computacional y Deep Learning. En este trabajo
se busca automatizar el proceso de detección, implementando un modelo neuronal entrenado con una
base de datos de imágenes, con el objetivo de mejorar la eficiencia y la precisión en el diagnóstico,
permitiendo una identificación más rápida de la enfermedad.
En 2020, González et al. realizaron una investigación sistemática con el objetivo de aportar evidencia
científica a los profesionales de enfermería, sustentando que el uso de las tecnologías de la información
y la comunicación permite mejorar la adherencia terapéutica.
En el 2017, Mendoza et al. publicaron un artículo en el que presenta una herramienta de detección de
retinopatía diabética diseñada específicamente para adultos de bajos recursos en México. Esta
herramienta se basa en un modelo predictivo que utiliza diversas características sociodemográficas y
clínicas para identificar a personas en riesgo de desarrollar esta complicación de la diabetes. El objetivo
es mejorar el acceso a la detección temprana y al tratamiento de la retinopatía diabética, lo que podría
reducir la carga de esta enfermedad en una población vulnerable y contribuir a una mejor salud ocular
en este grupo. Además, el estudio discute la importancia de considerar los costos y la viabilidad de
implementar esta herramienta en entornos de atención médica de bajos ingresos.
En 2014, Bourouis et al. presentaron un desarrollo innovador de un sistema basado en un teléfono
inteligente de bajo costo integrado con una lente microscópica, que permite a los pacientes en áreas
remotas realizar exámenes oculares regulares y diagnóstico de enfermedades. Este sistema de
diagnóstico móvil utiliza un algoritmo de red neuronal artificial para analizar las imágenes de retina
capturadas por la lente microscópica e identificar enfermedades de la retina.
El estudio realizado por Jones et al. en 2009, consistió en el desarrollo y validación de un instrumento
breve para evaluar el impacto de la EPOC en la salud de los pacientes, conocido como el COPD
Assessment Test (CAT). Para ello, identificaron inicialmente 21 ítems a partir de entrevistas y grupos
focales realizados con pacientes en Europa y Estados Unidos.
pág. 8992
Luego, mediante análisis estadísticos y técnicas de medición, seleccionaron 8 ítems que medían de
forma efectiva la influencia de la enfermedad. En definitiva, resulta ser una herramienta sencilla,
confiable y válida para uso en la atención clínica de pacientes con EPOC.
MATERIALES Y MÉTODOS
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el termino diabetes mellitus se define
como una enfermedad crónica que se presenta cuando el páncreas no secreta suficiente insulina o
cuando el organismo no logra utilizar eficazmente la insulina que produce. La insulina es una hormona
que regula la concentración de glucosa en la sangre. Un efecto común de la diabetes no controlada es
la hiperglucemia (es decir, la glucemia elevada) que, con el tiempo, daña gravemente muchos órganos
y sistemas del organismo, sobre todo los nervios y los vasos sanguíneos (OMS, 2024).
La retinopatía diabética (RD) se presenta con diferentes lesiones en la retina, como son
microaneurismas, hemorragias, alteración del calibre venoso como dilatación y constricción,
alteraciones microvasculares intrarretinianas, exudados duros por depósitos de lípidos, retina isquémica
que conduce a la acumulación de restos axoplásmicos dentro de los haces adyacentes de las células
ganglionares y neovascularización retiniana (Ixtlapale Méndez, 2020).
Diseño del cuestionario
Las preguntas que se incluyen en el cuestionario han sido formuladas a partir de los hallazgos y
conclusiones extraídos de diversos estudios relevantes. Este enfoque permite que cada pregunta esté
respaldada por investigaciones previas, asegurando que la información recopilada sea pertinente, válida
y alineada con los objetivos del estudio en cuestión.
Pregunta 1: Seleccione su grupo de edad.
A medida que los individuos envejecen, es más probable que hayan vivido con diabetes durante períodos
prolongados, lo que aumenta el riesgo de desarrollar complicaciones, incluyendo la RD. El estudio
prevalencia general de la retinopatía diabética en la población adulta de los EE. UU. indican que la
incidencia de la RD es mayor entre las personas de 65 años o más en comparación con aquellos menores
de 65 años. Por ejemplo, se reportó que el 6.1% de los individuos mayores presentaba RD, en contraste
con el 3.1% en los más jóvenes (Zhang et al., 2010).
Luego, mediante análisis estadísticos y técnicas de medición, seleccionaron 8 ítems que medían de
forma efectiva la influencia de la enfermedad. En definitiva, resulta ser una herramienta sencilla,
confiable y válida para uso en la atención clínica de pacientes con EPOC.
MATERIALES Y MÉTODOS
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el termino diabetes mellitus se define
como una enfermedad crónica que se presenta cuando el páncreas no secreta suficiente insulina o
cuando el organismo no logra utilizar eficazmente la insulina que produce. La insulina es una hormona
que regula la concentración de glucosa en la sangre. Un efecto común de la diabetes no controlada es
la hiperglucemia (es decir, la glucemia elevada) que, con el tiempo, daña gravemente muchos órganos
y sistemas del organismo, sobre todo los nervios y los vasos sanguíneos (OMS, 2024).
La retinopatía diabética (RD) se presenta con diferentes lesiones en la retina, como son
microaneurismas, hemorragias, alteración del calibre venoso como dilatación y constricción,
alteraciones microvasculares intrarretinianas, exudados duros por depósitos de lípidos, retina isquémica
que conduce a la acumulación de restos axoplásmicos dentro de los haces adyacentes de las células
ganglionares y neovascularización retiniana (Ixtlapale Méndez, 2020).
Diseño del cuestionario
Las preguntas que se incluyen en el cuestionario han sido formuladas a partir de los hallazgos y
conclusiones extraídos de diversos estudios relevantes. Este enfoque permite que cada pregunta esté
respaldada por investigaciones previas, asegurando que la información recopilada sea pertinente, válida
y alineada con los objetivos del estudio en cuestión.
Pregunta 1: Seleccione su grupo de edad.
A medida que los individuos envejecen, es más probable que hayan vivido con diabetes durante períodos
prolongados, lo que aumenta el riesgo de desarrollar complicaciones, incluyendo la RD. El estudio
prevalencia general de la retinopatía diabética en la población adulta de los EE. UU. indican que la
incidencia de la RD es mayor entre las personas de 65 años o más en comparación con aquellos menores
de 65 años. Por ejemplo, se reportó que el 6.1% de los individuos mayores presentaba RD, en contraste
con el 3.1% en los más jóvenes (Zhang et al., 2010).
pág. 8993
Opciones de Respuesta para la pregunta 1
< 45 años (0 puntos). La prevalencia de RD en este grupo es mínima debido a la corta duración de la
diabetes y a que generalmente, los jóvenes desarrollan diabetes tipo I y no alcanzan el tiempo necesario
para manifestar complicaciones significativas. Esto coincide con la información de Rodríguez et al.
(2015) que indica que la frecuencia de RD es baja en los primeros años de diabetes.
45-64 años (1 punto). Se observa un aumento en la prevalencia de RD en este rango de edad, relacionado
con factores de riesgo como el control glucémico deficiente y la duración de la diabetes. Esto es
coherente con la información presentada en el estudio de Gasca Cuello et al. (2021), que muestra que
la probabilidad de complicaciones, incluyendo RD, incrementa con la edad y la antigüedad de la
diabetes.
≥ 65 años (2 puntos). La asignación de 2 puntos al grupo de ≥65 años se basa en el estudio de Varma
et al. (2004), que reportó una prevalencia de RD del 11.8% en adultos mayores latinos con diabetes,
triplicando la tasa observada en menores de 65 años. Además, el 65% de los casos graves (RD
proliferativo) se concentraron en este grupo, evidenciando la sinergia entre envejecimiento, cronicidad
de la diabetes y daño microvascular.
Pregunta 2: Seleccione el tiempo transcurrido desde su diagnóstico de diabetes
El objetivo de comprender la prevalencia de la diabetes y la retinopatía diabética en poblaciones
hispanas, el Proyecto VER (Evaluación e Investigación de la Visión) presentó un estudio en
comunidades de origen Mexicoamericano en Arizona. En el estudio llevado a cabo por Sheila K. West
y colaboradores (2001), se observó que la RD aumenta con la duración de la DM, lo que sugiere que
aquellos con un mayor tiempo de diagnóstico y manejo de la enfermedad son más propensos a
desarrollar esta complicación ocular, a mayor duración de la diabetes, es más probable que un paciente
tenga niveles más altos de HbA1c (hemoglobina glucosilada en la sangre) lo que incrementa el riesgo
de desarrollar complicaciones como RD, esta asociación es crucial para la evaluación del riesgo de
complicaciones y la planificación de un manejo integral de la diabetes.
Opciones de respuestas para la pregunta 2
<5 años (0 puntos). Prevalencia de RD: Estudios prospectivos como el Proyecto VER (West et al., 2001)
reportan que solo el 8% de los pacientes con DM diagnosticada hace menos de 5 años desarrollan RD.
Opciones de Respuesta para la pregunta 1
< 45 años (0 puntos). La prevalencia de RD en este grupo es mínima debido a la corta duración de la
diabetes y a que generalmente, los jóvenes desarrollan diabetes tipo I y no alcanzan el tiempo necesario
para manifestar complicaciones significativas. Esto coincide con la información de Rodríguez et al.
(2015) que indica que la frecuencia de RD es baja en los primeros años de diabetes.
45-64 años (1 punto). Se observa un aumento en la prevalencia de RD en este rango de edad, relacionado
con factores de riesgo como el control glucémico deficiente y la duración de la diabetes. Esto es
coherente con la información presentada en el estudio de Gasca Cuello et al. (2021), que muestra que
la probabilidad de complicaciones, incluyendo RD, incrementa con la edad y la antigüedad de la
diabetes.
≥ 65 años (2 puntos). La asignación de 2 puntos al grupo de ≥65 años se basa en el estudio de Varma
et al. (2004), que reportó una prevalencia de RD del 11.8% en adultos mayores latinos con diabetes,
triplicando la tasa observada en menores de 65 años. Además, el 65% de los casos graves (RD
proliferativo) se concentraron en este grupo, evidenciando la sinergia entre envejecimiento, cronicidad
de la diabetes y daño microvascular.
Pregunta 2: Seleccione el tiempo transcurrido desde su diagnóstico de diabetes
El objetivo de comprender la prevalencia de la diabetes y la retinopatía diabética en poblaciones
hispanas, el Proyecto VER (Evaluación e Investigación de la Visión) presentó un estudio en
comunidades de origen Mexicoamericano en Arizona. En el estudio llevado a cabo por Sheila K. West
y colaboradores (2001), se observó que la RD aumenta con la duración de la DM, lo que sugiere que
aquellos con un mayor tiempo de diagnóstico y manejo de la enfermedad son más propensos a
desarrollar esta complicación ocular, a mayor duración de la diabetes, es más probable que un paciente
tenga niveles más altos de HbA1c (hemoglobina glucosilada en la sangre) lo que incrementa el riesgo
de desarrollar complicaciones como RD, esta asociación es crucial para la evaluación del riesgo de
complicaciones y la planificación de un manejo integral de la diabetes.
Opciones de respuestas para la pregunta 2
<5 años (0 puntos). Prevalencia de RD: Estudios prospectivos como el Proyecto VER (West et al., 2001)
reportan que solo el 8% de los pacientes con DM diagnosticada hace menos de 5 años desarrollan RD.
pág. 8994
5-10 años (1 punto). Prevalencia de RD: La incidencia aumenta al 28%, según datos del mismo estudio.
Este periodo marca el inicio de cambios retinianos tempranos, como microaneurismas y exudados
duros, asociados a la disfunción de la barrera hematorretiniana .
>10 años (2 puntos). La duración de la diabetes se correlaciona directamente con la gravedad de la RD.
Pacientes con >10 años de evolución tienen 4 veces más riesgo de ceguera que aquellos con <5 años
(West et al., 2001).
Pregunta 3: Seleccione su último nivel de hemoglobina glucosilada (HbA1c)
En la diabetes, el aumento de la glucemia lleva a una desviación del metabolismo de la glucosa hacia
la vía del sorbitol, y también a un aumento de los productos de la glucosilación avanzada y sus derivados
en las células endoteliales y los pericitos, estas últimas son células murales, que dan estabilidad a la
vasculatura. Los productos de este metabolismo llevan a apoptosis de los pericitos, lo que genera
debilidad de la pared vascular y alteración de la barrera hematorretiniana interna, con el posterior
desarrollo de microaneurismas, filtración de componentes sanguíneos y hemorragias. La suma de todos
estos eventos lleva a isquemia retiniana y aumento de la producción de factor de crecimiento endotelial
vascular (VEGF), lo cual genera formación de nuevos vasos e incrementa la permeabilidad vascular
(Vallejo et al., 2016).
El control estricto de los niveles de glucosa en pacientes con diabetes mellitus tipo 2 es fundamental
para reducir la aparición y progresión de complicaciones microvasculares, entre las cuales se encuentra
la retinopatía diabética. Diversos estudios, como el seguimiento a largo plazo del Estudio Prospectivo
de Diabetes en el Reino Unido (UKPDS), han demostrado que mantener niveles adecuados de glucosa
puede disminuir el riesgo de daño en la retina y otras complicaciones relacionadas con la
microvasculopatía diabética (Holman et al., 2008).
Opciones de respuestas para la pregunta 3
HbA1c <7% (0 puntos). Mecanismo: Inhibe la formación de AGEs y reduce el estrés oxidativo,
preservando la barrera hematorretiniana (ADA, 2023).
HbA1c 7-9% (1 punto). Mecanismo: La hiperglucemia persistente activa la vía de los polioles, lo que
incrementa la permeabilidad del endotelio retiniano a través de cambios osmóticos y acumulación de
productos finales de la glicación no enzimática (Leto et al., 2001).
5-10 años (1 punto). Prevalencia de RD: La incidencia aumenta al 28%, según datos del mismo estudio.
Este periodo marca el inicio de cambios retinianos tempranos, como microaneurismas y exudados
duros, asociados a la disfunción de la barrera hematorretiniana .
>10 años (2 puntos). La duración de la diabetes se correlaciona directamente con la gravedad de la RD.
Pacientes con >10 años de evolución tienen 4 veces más riesgo de ceguera que aquellos con <5 años
(West et al., 2001).
Pregunta 3: Seleccione su último nivel de hemoglobina glucosilada (HbA1c)
En la diabetes, el aumento de la glucemia lleva a una desviación del metabolismo de la glucosa hacia
la vía del sorbitol, y también a un aumento de los productos de la glucosilación avanzada y sus derivados
en las células endoteliales y los pericitos, estas últimas son células murales, que dan estabilidad a la
vasculatura. Los productos de este metabolismo llevan a apoptosis de los pericitos, lo que genera
debilidad de la pared vascular y alteración de la barrera hematorretiniana interna, con el posterior
desarrollo de microaneurismas, filtración de componentes sanguíneos y hemorragias. La suma de todos
estos eventos lleva a isquemia retiniana y aumento de la producción de factor de crecimiento endotelial
vascular (VEGF), lo cual genera formación de nuevos vasos e incrementa la permeabilidad vascular
(Vallejo et al., 2016).
El control estricto de los niveles de glucosa en pacientes con diabetes mellitus tipo 2 es fundamental
para reducir la aparición y progresión de complicaciones microvasculares, entre las cuales se encuentra
la retinopatía diabética. Diversos estudios, como el seguimiento a largo plazo del Estudio Prospectivo
de Diabetes en el Reino Unido (UKPDS), han demostrado que mantener niveles adecuados de glucosa
puede disminuir el riesgo de daño en la retina y otras complicaciones relacionadas con la
microvasculopatía diabética (Holman et al., 2008).
Opciones de respuestas para la pregunta 3
HbA1c <7% (0 puntos). Mecanismo: Inhibe la formación de AGEs y reduce el estrés oxidativo,
preservando la barrera hematorretiniana (ADA, 2023).
HbA1c 7-9% (1 punto). Mecanismo: La hiperglucemia persistente activa la vía de los polioles, lo que
incrementa la permeabilidad del endotelio retiniano a través de cambios osmóticos y acumulación de
productos finales de la glicación no enzimática (Leto et al., 2001).
pág. 8995
HbA1c >9% (2 puntos). Mecanismo: Hiperglucemia sostenida induce isquemia retiniana y
sobreexpresión de VEGF, promoviendo neovascularización (Vallejo et al., 2016).
Pregunta 4: Seleccione su último registro de presión arterial
La Hipertensión arterial (HTA) y su relación con la RD puede explicarse por varios mecanismos
patológicos. La elevación de la presión arterial provoca un daño directo en las paredes de los vasos
sanguíneos, lo que puede llevar a la ruptura de estas estructuras y a la formación de exudados retinianos.
Además, la hipertensión puede causar isquemia (falta de flujo sanguíneo adecuado) en la retina, lo que
incita a una respuesta inflamatoria que contribuye a la progresión de la RD (Klein et al., 2004).
Opciones de respuestas para la pregunta 4
HTA <130/80 mmHg (0 puntos). Mecanismo: La HTA óptima mantiene la autorregulación del flujo
sanguíneo retiniano, previniendo la ruptura de la barrera hematorretiniana (BHR). Evidencia: El control
estricto de la PA (<130/80 mmHg) reduce un 34% el riesgo de progresión de la retinopatía diabética
(UKPDS Group, 1998).
HTA 130-139/80-89 mmHg (1 punto). Mecanismo: La presión elevada induce estrés oxidativo y activa
la vía de la proteína quinasa C (PKC), aumentando la permeabilidad vascular. Evidencia: Cada aumento
de 10 mmHg en HTA sistólica incrementa un 13% el riesgo de edema macular (ACCORD Study Group,
2010).
HTA ≥140/90 mmHg (2 puntos). Mecanismo: La HTA severa causa oclusión capilar, liberación de
citocinas proinflamatorias (IL-6, TNF-α) y sobreexpresión de VEGF. Evidencia: Pacientes con HTA
≥140/90 mmHg tienen 2.5 veces más riesgo de RD proliferativa (Klein et al., 2019, p. 332).
Pregunta 5: Seleccione su último perfil lipídico
Las investigaciones realizadas como Diabetes Control and Complications Trial (DCCT), asocian los
altos niveles de colesterol, triglicéridos y las bajas concentraciones de LDH (lipoproteínas de alta
densidad) en sangre con la progresión de los cambios a nivel microvascular en los pacientes con
diabetes. El estudio ETDRS (Early Treatment Diabetic Retinopathy Study) encontró que la evolución
de retinopatía a su estadio proliferativo se relacionó con niveles altos de triglicéridos, este estudio
también reportó que los niveles elevados de colesterol sérico están asociados con el aumento de la
gravedad de los exudados en la retina y estos con un peor pronóstico visual (Vallejo et al., 2016).
HbA1c >9% (2 puntos). Mecanismo: Hiperglucemia sostenida induce isquemia retiniana y
sobreexpresión de VEGF, promoviendo neovascularización (Vallejo et al., 2016).
Pregunta 4: Seleccione su último registro de presión arterial
La Hipertensión arterial (HTA) y su relación con la RD puede explicarse por varios mecanismos
patológicos. La elevación de la presión arterial provoca un daño directo en las paredes de los vasos
sanguíneos, lo que puede llevar a la ruptura de estas estructuras y a la formación de exudados retinianos.
Además, la hipertensión puede causar isquemia (falta de flujo sanguíneo adecuado) en la retina, lo que
incita a una respuesta inflamatoria que contribuye a la progresión de la RD (Klein et al., 2004).
Opciones de respuestas para la pregunta 4
HTA <130/80 mmHg (0 puntos). Mecanismo: La HTA óptima mantiene la autorregulación del flujo
sanguíneo retiniano, previniendo la ruptura de la barrera hematorretiniana (BHR). Evidencia: El control
estricto de la PA (<130/80 mmHg) reduce un 34% el riesgo de progresión de la retinopatía diabética
(UKPDS Group, 1998).
HTA 130-139/80-89 mmHg (1 punto). Mecanismo: La presión elevada induce estrés oxidativo y activa
la vía de la proteína quinasa C (PKC), aumentando la permeabilidad vascular. Evidencia: Cada aumento
de 10 mmHg en HTA sistólica incrementa un 13% el riesgo de edema macular (ACCORD Study Group,
2010).
HTA ≥140/90 mmHg (2 puntos). Mecanismo: La HTA severa causa oclusión capilar, liberación de
citocinas proinflamatorias (IL-6, TNF-α) y sobreexpresión de VEGF. Evidencia: Pacientes con HTA
≥140/90 mmHg tienen 2.5 veces más riesgo de RD proliferativa (Klein et al., 2019, p. 332).
Pregunta 5: Seleccione su último perfil lipídico
Las investigaciones realizadas como Diabetes Control and Complications Trial (DCCT), asocian los
altos niveles de colesterol, triglicéridos y las bajas concentraciones de LDH (lipoproteínas de alta
densidad) en sangre con la progresión de los cambios a nivel microvascular en los pacientes con
diabetes. El estudio ETDRS (Early Treatment Diabetic Retinopathy Study) encontró que la evolución
de retinopatía a su estadio proliferativo se relacionó con niveles altos de triglicéridos, este estudio
también reportó que los niveles elevados de colesterol sérico están asociados con el aumento de la
gravedad de los exudados en la retina y estos con un peor pronóstico visual (Vallejo et al., 2016).
pág. 8996
Opciones de respuestas para la pregunta 5
LDL <100 mg/dL, TG <150 mg/dL, HDL ≥60 mg/dL (0 puntos). Control óptimo: Niveles lipídicos
óptimos reducen la formación de exudados duros y previenen la isquemia retiniana (DCCT Research
Group, 1993)
LDL 100-160 mg/dL, TG 150-200 mg/dL, HDL 40-59 mg/dL (1 punto). Elevación moderada: Aumento
del estrés oxidativo y acumulación de lipoproteínas en la retina, vinculado a exudados duros. (ETDRS
Research Group, 1991)
LDL >160 mg/dL, TG >200 mg/dL, HDL <40 mg/dL (2 puntos). Control deficiente: Niveles elevados
de LDL y TG incrementan la permeabilidad vascular y el riesgo de RD proliferativa (Vallejo et al.,
2016).
Pregunta 6: Seleccione su género
La mayor acumulación de grasa visceral y en tejidos ectópicos en mujeres con diabetes, junto con una
respuesta inmunitaria alterada y mecanismos de estrés oxidativo más pronunciados, puede contribuir a
un incremento en el daño microvascular, incluido en la retina. Estas alteraciones fisiopatológicas,
similares a las que afectan otras estructuras vasculares, influyen en el desarrollo y progresión de la
retinopatía diabética en las mujeres, ya que comparte procesos patológicos relacionados con la
resistencia a la insulina y el daño vascular inducido por la hiperglucemia (De Ritter et al., 2020).
Opciones de respuestas para la pregunta 6
Masculino (0 puntos)
Femenino (1 punto)
Pregunta 7: ¿Realiza actividad física regularmente?
La actividad física desempeña un papel fundamental en el control de la diabetes mellitus y en la
prevención de sus complicaciones, incluida la RD. En Praidou et al. (2017), afirman que “la actividad
física total fue menor en los pacientes con retinopatía diabética no proliferativa grave a muy grave y en
aquellos con retinopatía proliferativa, en comparación con pacientes con formas más leves de RD y con
sujetos controles”.
Opciones de respuestas para la pregunta 7
Si (0 puntos)
No (1 punto)
Opciones de respuestas para la pregunta 5
LDL <100 mg/dL, TG <150 mg/dL, HDL ≥60 mg/dL (0 puntos). Control óptimo: Niveles lipídicos
óptimos reducen la formación de exudados duros y previenen la isquemia retiniana (DCCT Research
Group, 1993)
LDL 100-160 mg/dL, TG 150-200 mg/dL, HDL 40-59 mg/dL (1 punto). Elevación moderada: Aumento
del estrés oxidativo y acumulación de lipoproteínas en la retina, vinculado a exudados duros. (ETDRS
Research Group, 1991)
LDL >160 mg/dL, TG >200 mg/dL, HDL <40 mg/dL (2 puntos). Control deficiente: Niveles elevados
de LDL y TG incrementan la permeabilidad vascular y el riesgo de RD proliferativa (Vallejo et al.,
2016).
Pregunta 6: Seleccione su género
La mayor acumulación de grasa visceral y en tejidos ectópicos en mujeres con diabetes, junto con una
respuesta inmunitaria alterada y mecanismos de estrés oxidativo más pronunciados, puede contribuir a
un incremento en el daño microvascular, incluido en la retina. Estas alteraciones fisiopatológicas,
similares a las que afectan otras estructuras vasculares, influyen en el desarrollo y progresión de la
retinopatía diabética en las mujeres, ya que comparte procesos patológicos relacionados con la
resistencia a la insulina y el daño vascular inducido por la hiperglucemia (De Ritter et al., 2020).
Opciones de respuestas para la pregunta 6
Masculino (0 puntos)
Femenino (1 punto)
Pregunta 7: ¿Realiza actividad física regularmente?
La actividad física desempeña un papel fundamental en el control de la diabetes mellitus y en la
prevención de sus complicaciones, incluida la RD. En Praidou et al. (2017), afirman que “la actividad
física total fue menor en los pacientes con retinopatía diabética no proliferativa grave a muy grave y en
aquellos con retinopatía proliferativa, en comparación con pacientes con formas más leves de RD y con
sujetos controles”.
Opciones de respuestas para la pregunta 7
Si (0 puntos)
No (1 punto)
pág. 8997
METODOLOGÍA
La metodología empleada en el desarrollo del software se fundamenta en los principios de las
metodologías ágiles. Estas metodologías, centradas en la flexibilidad, la colaboración y la adaptación
continua, ofrecen un marco de trabajo idóneo para abordar la naturaleza dinámica y compleja de este
estudio. La metodología propuesta Extreme Programming ó XP (Programación extrema) se inspira en
el Manifiesto Ágil, desarrollado por Kent Beck y otros ingenieros de software, el cual enfatiza la
importancia de la iteración, la retroalimentación constante y la respuesta flexible a los cambios, para
más información ver (Beck, 2001).Las técnicas de recolección o producción de datos, por ejemplo, en
lo cuantitativo se pudo dar valer del censo, la encuesta, la observación estructurada u otros. En lo
cualitativo sobresalen las entrevistas, la revisión documental, la observación etnográfica, etc. Es
importante recalcar, que se debe también mencionar el instrumento de recolección y/o los materiales de
apoyos utilizados para la producción de datos en cada caso, como la guía de entrevista, de observación,
la bitácora, entre otros.
Consideraciones Éticas y de Seguridad
Dada la naturaleza sensible de los datos de salud, se implementaron rigurosas medidas de seguridad y
privacidad, acordes con las buenas prácticas en el desarrollo de software sanitario:
Cifrado de Datos: La información del paciente almacenada en la base de datos y en tránsito fue cifrada
utilizando protocolos robustos (ej. HTTPS para la comunicación, cifrado en MD5 para la base de datos).
Autenticación y Autorización: Se implementó un sistema de autenticación de usuarios basado en roles
(médico, administrador, paciente) para restringir el acceso a la información según los permisos
definidos.
Consentimiento Informado: La aplicación fue diseñada para incluir mecanismos que garanticen el
consentimiento informado del paciente antes de la recopilación y procesamiento de sus datos.
Auditoría de Acceso: Se implementaron registros de auditoría para monitorear el acceso y las
modificaciones a los datos del paciente.
Estas medidas éticas y de seguridad fueron integradas en cada etapa del desarrollo de XP, desde la
planificación de historias de usuario relacionadas con la privacidad hasta las pruebas de seguridad del
sistema, garantizando un enfoque integral de la protección de datos.
METODOLOGÍA
La metodología empleada en el desarrollo del software se fundamenta en los principios de las
metodologías ágiles. Estas metodologías, centradas en la flexibilidad, la colaboración y la adaptación
continua, ofrecen un marco de trabajo idóneo para abordar la naturaleza dinámica y compleja de este
estudio. La metodología propuesta Extreme Programming ó XP (Programación extrema) se inspira en
el Manifiesto Ágil, desarrollado por Kent Beck y otros ingenieros de software, el cual enfatiza la
importancia de la iteración, la retroalimentación constante y la respuesta flexible a los cambios, para
más información ver (Beck, 2001).Las técnicas de recolección o producción de datos, por ejemplo, en
lo cuantitativo se pudo dar valer del censo, la encuesta, la observación estructurada u otros. En lo
cualitativo sobresalen las entrevistas, la revisión documental, la observación etnográfica, etc. Es
importante recalcar, que se debe también mencionar el instrumento de recolección y/o los materiales de
apoyos utilizados para la producción de datos en cada caso, como la guía de entrevista, de observación,
la bitácora, entre otros.
Consideraciones Éticas y de Seguridad
Dada la naturaleza sensible de los datos de salud, se implementaron rigurosas medidas de seguridad y
privacidad, acordes con las buenas prácticas en el desarrollo de software sanitario:
Cifrado de Datos: La información del paciente almacenada en la base de datos y en tránsito fue cifrada
utilizando protocolos robustos (ej. HTTPS para la comunicación, cifrado en MD5 para la base de datos).
Autenticación y Autorización: Se implementó un sistema de autenticación de usuarios basado en roles
(médico, administrador, paciente) para restringir el acceso a la información según los permisos
definidos.
Consentimiento Informado: La aplicación fue diseñada para incluir mecanismos que garanticen el
consentimiento informado del paciente antes de la recopilación y procesamiento de sus datos.
Auditoría de Acceso: Se implementaron registros de auditoría para monitorear el acceso y las
modificaciones a los datos del paciente.
Estas medidas éticas y de seguridad fueron integradas en cada etapa del desarrollo de XP, desde la
planificación de historias de usuario relacionadas con la privacidad hasta las pruebas de seguridad del
sistema, garantizando un enfoque integral de la protección de datos.
pág. 8998
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
La Asociación Mexicana de Diabetes en el Estado de Guerrero, A.C., es una organización de la sociedad
civil sin fines de lucro que tiene como objetivo principal mejorar la calidad de vida de las personas que
viven con diabetes, a través de la educación, la prevención, la atención integral y el acompañamiento
terapéutico. Con sede en el estado de Guerrero, esta asociación se ha consolidado como un referente en
la promoción de la salud y la concientización sobre el manejo adecuado de la diabetes, enfocándose
especialmente en comunidades con alto grado de vulnerabilidad social y económica.
Su labor se desarrolla mediante actividades educativas, campañas de detección oportuna, jornadas
médicas, asesoría nutricional, orientación psicológica y alianzas con profesionales de la salud,
instituciones académicas y organismos gubernamentales. Su compromiso ético y humano con la salud
pública la convierte en un aliado clave en el desarrollo de herramientas tecnológicas orientadas a
mejorar el diagnóstico temprano de complicaciones asociadas a la diabetes, como la Retinopatía
Diabética.
Requerimientos (Historias de Usuario)
A partir de las reuniones que se tuvieron con el cliente se generaron las siguientes historias de usuario
(HU), las cuales son escritas con palabras que el cliente pueda entender tal como lo sugiere la
metodología XP. La Tabla 1 muestra las historias de usuario obtenidas por el cliente.
Tabla 1 Historias de usuario para la aplicación web AppRD.
Clave Como Quiero Para
H1 Administrador Gestionar integralmente las cuentas de
usuario del sistema, incluyendo la
creación, modificación (de datos
personales, roles y permisos),
eliminación y búsqueda eficiente de
usuarios existentes.
Mantener un control de acceso seguro y
granular al sistema. Esto me permitirá
definir con precisión quién puede
acceder al programa y qué
funcionalidades específicas están
autorizados a utilizar, minimizando
riesgos de seguridad y garantizando la
integridad de la información.
H2 Administrador Poder escribir los datos personales y
algunos datos clínicos de los pacientes,
poder actualizar la información y
eliminarlos, también quiero ver una lista
de todos los pacientes que he registrado.
Tener un registro completo y
actualizado de la información de cada
paciente. Esto me permitirá acceder
rápidamente a detalles importantes para
la gestión de citas, seguimiento de
tratamientos, generación de informes y
cualquier otra tarea administrativa
relacionada con los pacientes.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
La Asociación Mexicana de Diabetes en el Estado de Guerrero, A.C., es una organización de la sociedad
civil sin fines de lucro que tiene como objetivo principal mejorar la calidad de vida de las personas que
viven con diabetes, a través de la educación, la prevención, la atención integral y el acompañamiento
terapéutico. Con sede en el estado de Guerrero, esta asociación se ha consolidado como un referente en
la promoción de la salud y la concientización sobre el manejo adecuado de la diabetes, enfocándose
especialmente en comunidades con alto grado de vulnerabilidad social y económica.
Su labor se desarrolla mediante actividades educativas, campañas de detección oportuna, jornadas
médicas, asesoría nutricional, orientación psicológica y alianzas con profesionales de la salud,
instituciones académicas y organismos gubernamentales. Su compromiso ético y humano con la salud
pública la convierte en un aliado clave en el desarrollo de herramientas tecnológicas orientadas a
mejorar el diagnóstico temprano de complicaciones asociadas a la diabetes, como la Retinopatía
Diabética.
Requerimientos (Historias de Usuario)
A partir de las reuniones que se tuvieron con el cliente se generaron las siguientes historias de usuario
(HU), las cuales son escritas con palabras que el cliente pueda entender tal como lo sugiere la
metodología XP. La Tabla 1 muestra las historias de usuario obtenidas por el cliente.
Tabla 1 Historias de usuario para la aplicación web AppRD.
Clave Como Quiero Para
H1 Administrador Gestionar integralmente las cuentas de
usuario del sistema, incluyendo la
creación, modificación (de datos
personales, roles y permisos),
eliminación y búsqueda eficiente de
usuarios existentes.
Mantener un control de acceso seguro y
granular al sistema. Esto me permitirá
definir con precisión quién puede
acceder al programa y qué
funcionalidades específicas están
autorizados a utilizar, minimizando
riesgos de seguridad y garantizando la
integridad de la información.
H2 Administrador Poder escribir los datos personales y
algunos datos clínicos de los pacientes,
poder actualizar la información y
eliminarlos, también quiero ver una lista
de todos los pacientes que he registrado.
Tener un registro completo y
actualizado de la información de cada
paciente. Esto me permitirá acceder
rápidamente a detalles importantes para
la gestión de citas, seguimiento de
tratamientos, generación de informes y
cualquier otra tarea administrativa
relacionada con los pacientes.
pág. 8999
H3 Administrador Poder crear nuevos cuestionarios
(definiendo título y descripción) y
gestionar los existentes (ver listado,
editar, eliminar).
Configurar y mantener actualizados los
instrumentos de evaluación que
utilizarán los médicos para el
diagnóstico de pacientes.
H4 Administrador Poder agregar preguntas a un
cuestionario seleccionado, definiendo el
texto de la pregunta, el tipo de respuesta
(texto, opción múltiple, etc.) y tener la
opción de editar o eliminar.
Construir cuestionarios detallados y
personalizados que permitan a los
médicos recopilar la información
necesaria para realizar diagnósticos
precisos.
H5 Aplicador Asignar un cuestionario específico a un
paciente para que lo responda,
asegurándome de que el sistema registre
sus respuestas de forma precisa y lleve
un control del número de veces que cada
cuestionario ha sido aplicado a cada
paciente.
Capturar de manera eficiente y
estructurada la información
proporcionada por el paciente a través
del cuestionario asignado. Esto
permitirá una recopilación de datos
consistente y facilitará su posterior
análisis.
H6 Investigador Definir y asignar uno o varios modelos
sumativos específicos a cada uno de los
cuestionarios registrados en el sistema,
con la capacidad de configurar los
parámetros y reglas de cálculo de cada
modelo.
Automatizar la generación de
diagnósticos o puntuaciones basadas en
las respuestas proporcionadas por los
pacientes en los cuestionarios. Esto me
permitirá obtener resultados objetivos y
consistentes sin necesidad de una
evaluación manual individual.
H7 Medico Poder seleccionar un paciente y un
cuestionario específico, y visualizar las
respuestas proporcionadas por el
paciente a cada pregunta, junto con el
peso asignado a cada respuesta por el
modelo sumativo. Además, quiero ver el
puntaje total resultante.
Comprender la base del puntaje
obtenido y tener la información
necesaria para emitir un dictamen
médico fundamentado y preciso para
ese paciente.
H8 Medico Visualizar dos tablas claramente
diferenciadas: una que liste a los
pacientes con diagnóstico emitido
(incluyendo su nombre, el cuestionario
aplicado, la puntuación obtenida y la
fecha del dictamen) y otra tabla que
muestre a los pacientes pendientes de
dictamen.
Tener una visión general rápida y
organizada del estado de los
diagnósticos, facilitando el seguimiento
de los casos completados.
H9 Médico Imprimir y enviar el dictamen médico
generado al correo del paciente.
Poder agilizar el envío inmediato de
resultados y que el paciente reciba la
información clínica de manera física y
por correo electrónico.
Cada una de las historias de usuario debe de cumplir con ciertos criterios de aceptación (ver Tabla 2 )
que guían la implementación de la funcionalidad, y posteriormente sirven como base para la creación
de casos de prueba, permitiendo al equipo determinar objetivamente si la historia de usuario cumple
con los requisitos y puede ser considerada como completada.
H3 Administrador Poder crear nuevos cuestionarios
(definiendo título y descripción) y
gestionar los existentes (ver listado,
editar, eliminar).
Configurar y mantener actualizados los
instrumentos de evaluación que
utilizarán los médicos para el
diagnóstico de pacientes.
H4 Administrador Poder agregar preguntas a un
cuestionario seleccionado, definiendo el
texto de la pregunta, el tipo de respuesta
(texto, opción múltiple, etc.) y tener la
opción de editar o eliminar.
Construir cuestionarios detallados y
personalizados que permitan a los
médicos recopilar la información
necesaria para realizar diagnósticos
precisos.
H5 Aplicador Asignar un cuestionario específico a un
paciente para que lo responda,
asegurándome de que el sistema registre
sus respuestas de forma precisa y lleve
un control del número de veces que cada
cuestionario ha sido aplicado a cada
paciente.
Capturar de manera eficiente y
estructurada la información
proporcionada por el paciente a través
del cuestionario asignado. Esto
permitirá una recopilación de datos
consistente y facilitará su posterior
análisis.
H6 Investigador Definir y asignar uno o varios modelos
sumativos específicos a cada uno de los
cuestionarios registrados en el sistema,
con la capacidad de configurar los
parámetros y reglas de cálculo de cada
modelo.
Automatizar la generación de
diagnósticos o puntuaciones basadas en
las respuestas proporcionadas por los
pacientes en los cuestionarios. Esto me
permitirá obtener resultados objetivos y
consistentes sin necesidad de una
evaluación manual individual.
H7 Medico Poder seleccionar un paciente y un
cuestionario específico, y visualizar las
respuestas proporcionadas por el
paciente a cada pregunta, junto con el
peso asignado a cada respuesta por el
modelo sumativo. Además, quiero ver el
puntaje total resultante.
Comprender la base del puntaje
obtenido y tener la información
necesaria para emitir un dictamen
médico fundamentado y preciso para
ese paciente.
H8 Medico Visualizar dos tablas claramente
diferenciadas: una que liste a los
pacientes con diagnóstico emitido
(incluyendo su nombre, el cuestionario
aplicado, la puntuación obtenida y la
fecha del dictamen) y otra tabla que
muestre a los pacientes pendientes de
dictamen.
Tener una visión general rápida y
organizada del estado de los
diagnósticos, facilitando el seguimiento
de los casos completados.
H9 Médico Imprimir y enviar el dictamen médico
generado al correo del paciente.
Poder agilizar el envío inmediato de
resultados y que el paciente reciba la
información clínica de manera física y
por correo electrónico.
Cada una de las historias de usuario debe de cumplir con ciertos criterios de aceptación (ver Tabla 2 )
que guían la implementación de la funcionalidad, y posteriormente sirven como base para la creación
de casos de prueba, permitiendo al equipo determinar objetivamente si la historia de usuario cumple
con los requisitos y puede ser considerada como completada.
pág. 9000
Tabla 2 Criterios de Aceptación de la aplicación web AppRD.
Criterios de Aceptación
Clave HU Criterio de Aceptación
H1 Gestión de Usuarios, Asignación de Roles, Seguridad, Gestión de Acceso.
H2 Registrar Paciente, Visualizar Pacientes, Editar Paciente, Seguridad, Validación.
H3 Crear Cuestionario, Leer Cuestionario, Actualizar Cuestionario, Eliminar Cuestionario,
Validación.
H4 Agregar Pregunta, Visualizar Preguntas, Editar Pregunta, Eliminar Pregunta, Validación, Editar
Respuestas, Eliminar respuestas, Validación.
H5 Seleccionar paciente, Asignar cuestionario, Iniciar Aplicación, Registro de Aplicación, Fecha de
aplicación, Validación.
H6 Selección de Cuestionario, Visualización de Preguntas y Respuestas, Asignación de Valores
Sumativos, Creación/Edición de Modelo, Validación, Guardar Modelo.
H7 Visualización Detallada, Historial de Dictámenes, Acceso Rápido, Seguridad, Rendimiento.
H8 Visualización del Estado, Visualización de Dictaminados, Información en Tablas, Navegación
Intuitiva, Actualización del Estado, Seguridad.
H9 Vínculo al Paciente Asociado, Confirmación de Envío, Manejo de Errores, Integración con
Dictamen, Visualización del Correo Previo, Seguridad y Confidencialidad, Registro de Envíos.
En la Tabla 3 se presenta el Plan de iteración de la aplicación AppRD, en el cual se describe
detalladamente el objetivo principal de cada iteración, las historias de usuario incluidas, el puntaje total
asignado y observaciones técnicas clave. Este plan facilita una visión clara del enfoque progresivo de
desarrollo: iniciando con la estructura base del sistema, seguido del núcleo funcional, y culminando con
mejoras en la experiencia del usuario y funcionalidades de comunicación clínica.
Tabla 3 Plan de iteración de la aplicación web AppRD.
Iteración Objetivo Principal Historias
Incluidas
Puntos
Totales
Observaciones
Técnicas
Iteración 1 Fundamentos del sistema: Establecer los pilares
funcionales y de datos del sistema, permitiendo la
administración básica de usuarios, pacientes, y la
estructuración completa de los cuestionarios que serán
la base para futuras evaluaciones.
H1, H2,
H3, H4
25 Se establecerá la
base del backend y
las primeras
interfaces de
administración.
Iteración 2 Núcleo del negocio: Validar la viabilidad del concepto
central del sistema, permitiendo a los médicos aplicar
cuestionarios, configurar la lógica de interpretación de
resultados, y generar y visualizar dictámenes
automáticos basados en los datos recopilados. Esta
iteración debe entregar la funcionalidad core que da
valor al negocio.
H5, H6,
H7
18 Aplicación de
cuestionarios y
definición de
modelos.
Iteración 3 Experiencia y Extensión: Mejorar la eficiencia del
médico y la comunicación con el paciente,
proporcionando una visión consolidada del estado de
los dictámenes y habilitando la distribución
electrónica segura de los resultados, consolidando así
la usabilidad y la entrega de información del sistema.
H8, H9 10 A nivel de
backend, se
abordará la
integración con un
servicio de envío
de correos
electrónicos y la
gestión de la cola
de envío, así como
el formato del
dictamen a enviar.
Tabla 2 Criterios de Aceptación de la aplicación web AppRD.
Criterios de Aceptación
Clave HU Criterio de Aceptación
H1 Gestión de Usuarios, Asignación de Roles, Seguridad, Gestión de Acceso.
H2 Registrar Paciente, Visualizar Pacientes, Editar Paciente, Seguridad, Validación.
H3 Crear Cuestionario, Leer Cuestionario, Actualizar Cuestionario, Eliminar Cuestionario,
Validación.
H4 Agregar Pregunta, Visualizar Preguntas, Editar Pregunta, Eliminar Pregunta, Validación, Editar
Respuestas, Eliminar respuestas, Validación.
H5 Seleccionar paciente, Asignar cuestionario, Iniciar Aplicación, Registro de Aplicación, Fecha de
aplicación, Validación.
H6 Selección de Cuestionario, Visualización de Preguntas y Respuestas, Asignación de Valores
Sumativos, Creación/Edición de Modelo, Validación, Guardar Modelo.
H7 Visualización Detallada, Historial de Dictámenes, Acceso Rápido, Seguridad, Rendimiento.
H8 Visualización del Estado, Visualización de Dictaminados, Información en Tablas, Navegación
Intuitiva, Actualización del Estado, Seguridad.
H9 Vínculo al Paciente Asociado, Confirmación de Envío, Manejo de Errores, Integración con
Dictamen, Visualización del Correo Previo, Seguridad y Confidencialidad, Registro de Envíos.
En la Tabla 3 se presenta el Plan de iteración de la aplicación AppRD, en el cual se describe
detalladamente el objetivo principal de cada iteración, las historias de usuario incluidas, el puntaje total
asignado y observaciones técnicas clave. Este plan facilita una visión clara del enfoque progresivo de
desarrollo: iniciando con la estructura base del sistema, seguido del núcleo funcional, y culminando con
mejoras en la experiencia del usuario y funcionalidades de comunicación clínica.
Tabla 3 Plan de iteración de la aplicación web AppRD.
Iteración Objetivo Principal Historias
Incluidas
Puntos
Totales
Observaciones
Técnicas
Iteración 1 Fundamentos del sistema: Establecer los pilares
funcionales y de datos del sistema, permitiendo la
administración básica de usuarios, pacientes, y la
estructuración completa de los cuestionarios que serán
la base para futuras evaluaciones.
H1, H2,
H3, H4
25 Se establecerá la
base del backend y
las primeras
interfaces de
administración.
Iteración 2 Núcleo del negocio: Validar la viabilidad del concepto
central del sistema, permitiendo a los médicos aplicar
cuestionarios, configurar la lógica de interpretación de
resultados, y generar y visualizar dictámenes
automáticos basados en los datos recopilados. Esta
iteración debe entregar la funcionalidad core que da
valor al negocio.
H5, H6,
H7
18 Aplicación de
cuestionarios y
definición de
modelos.
Iteración 3 Experiencia y Extensión: Mejorar la eficiencia del
médico y la comunicación con el paciente,
proporcionando una visión consolidada del estado de
los dictámenes y habilitando la distribución
electrónica segura de los resultados, consolidando así
la usabilidad y la entrega de información del sistema.
H8, H9 10 A nivel de
backend, se
abordará la
integración con un
servicio de envío
de correos
electrónicos y la
gestión de la cola
de envío, así como
el formato del
dictamen a enviar.
pág. 9001
Diseño y desarrollo
En esta sección se presenta el diseño de la arquitectura del software, la base de datos y pantallas
relacionadas con las diferentes gestiones que puede llevar a cabo el usuario.
En la Figura 1 se ilustra el diagrama de una arquitectura distribuida basada en la web, donde el servidor
central concentra la lógica de negocio y el almacenamiento de datos, mientras que los usuarios acceden
mediante clientes ligeros (navegadores web), lo que optimiza la escalabilidad, mantenibilidad y
accesibilidad del sistema.
Figura 1: Diagrama de despliegue para la Aplicación Web AppRD.
Nota: Elaboración propia
En la Figura 2se muestra un modelo relacional que establece una estructura robusta para la
administración de cuestionarios médicos personalizados, garantizando integridad referencial,
trazabilidad de datos y soporte a procesos de diagnóstico y seguimiento clínico.
Diseño y desarrollo
En esta sección se presenta el diseño de la arquitectura del software, la base de datos y pantallas
relacionadas con las diferentes gestiones que puede llevar a cabo el usuario.
En la Figura 1 se ilustra el diagrama de una arquitectura distribuida basada en la web, donde el servidor
central concentra la lógica de negocio y el almacenamiento de datos, mientras que los usuarios acceden
mediante clientes ligeros (navegadores web), lo que optimiza la escalabilidad, mantenibilidad y
accesibilidad del sistema.
Figura 1: Diagrama de despliegue para la Aplicación Web AppRD.
Nota: Elaboración propia
En la Figura 2se muestra un modelo relacional que establece una estructura robusta para la
administración de cuestionarios médicos personalizados, garantizando integridad referencial,
trazabilidad de datos y soporte a procesos de diagnóstico y seguimiento clínico.
pág. 9002
Figura 2: Diagrama entidad relación de la base de datos de AppRD.
Nota: Elaboración propia
La aplicación de la metodología de Programación Extrema (XP) culmina en el desarrollo exitoso de
una aplicación web responsiva diseñada para la detección temprana de retinopatía diabética a través de
un cuestionario automatizado. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad técnica y la eficacia
de la solución propuesta, así como los beneficios inherentes al enfoque ágil en este tipo de proyectos.
La aplicación se encuentra alojada en la siguiente dirección: https://rd.dscsoluciones.com/.
El Panel de control de la aplicación AppRD (ver
Figura 2: Diagrama entidad relación de la base de datos de AppRD.
Nota: Elaboración propia
La aplicación de la metodología de Programación Extrema (XP) culmina en el desarrollo exitoso de
una aplicación web responsiva diseñada para la detección temprana de retinopatía diabética a través de
un cuestionario automatizado. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad técnica y la eficacia
de la solución propuesta, así como los beneficios inherentes al enfoque ágil en este tipo de proyectos.
La aplicación se encuentra alojada en la siguiente dirección: https://rd.dscsoluciones.com/.
El Panel de control de la aplicación AppRD (ver
pág. 9003
Figura 3), ofrece una interfaz centralizada y concisa para que los profesionales de la salud gestionen y
visualicen la información clave. Una navegación clara que incluye opciones como "Inicio", "Clientes",
"Productos", sugiriendo un enfoque en la gestión de pacientes y servicios.
Figura 3), ofrece una interfaz centralizada y concisa para que los profesionales de la salud gestionen y
visualicen la información clave. Una navegación clara que incluye opciones como "Inicio", "Clientes",
"Productos", sugiriendo un enfoque en la gestión de pacientes y servicios.
pág. 9004
Figura 3: Interfaz gráfica de usuario del panel de control de AppRD.
Nota: Elaboración propia
La Figura 4 ilustra la interfaz de administración de preguntas y respuestas de cuestionario, una
funcionalidad crítica que permite a los usuarios autorizados gestionar dinámicamente el contenido de
este. Esta pantalla se compone de varios elementos clave que facilitan la creación, modificación y
eliminación de preguntas y sus correspondientes respuestas. Cabe resaltar que esta aplicación web fue
diseñada para alojar más cuestionarios con sus respectivos modelos matemáticos, lo cual potencializa
la usabilidad de la herramienta.
Figura 4: Interfaz gráfica de usuario de administración de preguntas y respuestas de AppRD.
Nota: Elaboración propia
La Figura 5 muestra una funcionalidad avanzada y crucial de la aplicación, que permite a los usuarios
autorizados (probablemente administradores o desarrolladores con privilegios) asignar y gestionar
modelos matemáticos o algoritmos de evaluación a cuestionarios específicos.
Figura 3: Interfaz gráfica de usuario del panel de control de AppRD.
Nota: Elaboración propia
La Figura 4 ilustra la interfaz de administración de preguntas y respuestas de cuestionario, una
funcionalidad crítica que permite a los usuarios autorizados gestionar dinámicamente el contenido de
este. Esta pantalla se compone de varios elementos clave que facilitan la creación, modificación y
eliminación de preguntas y sus correspondientes respuestas. Cabe resaltar que esta aplicación web fue
diseñada para alojar más cuestionarios con sus respectivos modelos matemáticos, lo cual potencializa
la usabilidad de la herramienta.
Figura 4: Interfaz gráfica de usuario de administración de preguntas y respuestas de AppRD.
Nota: Elaboración propia
La Figura 5 muestra una funcionalidad avanzada y crucial de la aplicación, que permite a los usuarios
autorizados (probablemente administradores o desarrolladores con privilegios) asignar y gestionar
modelos matemáticos o algoritmos de evaluación a cuestionarios específicos.
pág. 9005
Esta pantalla es el núcleo de la lógica de procesamiento del riesgo de retinopatía diabética basada en
las respuestas del cuestionario.
Figura 5: Interfaz gráfica de usuario de administrar modelos matemáticos de AppRD.
Nota: Elaboración propia
CONCLUSIONES
En esta investigación se ha detallado el desarrollo de una aplicación web responsiva para la
automatización de un cuestionario de cribado de retinopatía diabética, utilizando la metodología de
Programación Extrema (XP). Este trabajo demuestra que XP es un marco de desarrollo de software
altamente eficaz y adaptable para proyectos en el sector de la salud, donde la precisión, la calidad y la
capacidad de respuesta a los requisitos cambiantes son de vital importancia. Los principales logros y
conclusiones de este estudio son:
Viabilidad y Eficacia de la Solución: Se ha desarrollado una herramienta funcional y accesible que
automatiza el proceso de detección temprana de la retinopatía diabética a través de un cuestionario. Esta
aplicación tiene el potencial de mejorar significativamente la eficiencia del cribado y apoyar la toma de
decisiones clínicas, facilitando la identificación de pacientes en riesgo y su derivación oportuna a
especialistas.
Beneficios de la Programación Extrema (XP): La adopción de XP permitió la entrega de software de
alta calidad, robusto y adaptable. Prácticas como el Desarrollo Guiado por Pruebas (TDD), la
programación en parejas, la integración continua y la retroalimentación constante del cliente fueron
cruciales para asegurar la fiabilidad del sistema y su alineación con las necesidades clínicas.
Esta pantalla es el núcleo de la lógica de procesamiento del riesgo de retinopatía diabética basada en
las respuestas del cuestionario.
Figura 5: Interfaz gráfica de usuario de administrar modelos matemáticos de AppRD.
Nota: Elaboración propia
CONCLUSIONES
En esta investigación se ha detallado el desarrollo de una aplicación web responsiva para la
automatización de un cuestionario de cribado de retinopatía diabética, utilizando la metodología de
Programación Extrema (XP). Este trabajo demuestra que XP es un marco de desarrollo de software
altamente eficaz y adaptable para proyectos en el sector de la salud, donde la precisión, la calidad y la
capacidad de respuesta a los requisitos cambiantes son de vital importancia. Los principales logros y
conclusiones de este estudio son:
Viabilidad y Eficacia de la Solución: Se ha desarrollado una herramienta funcional y accesible que
automatiza el proceso de detección temprana de la retinopatía diabética a través de un cuestionario. Esta
aplicación tiene el potencial de mejorar significativamente la eficiencia del cribado y apoyar la toma de
decisiones clínicas, facilitando la identificación de pacientes en riesgo y su derivación oportuna a
especialistas.
Beneficios de la Programación Extrema (XP): La adopción de XP permitió la entrega de software de
alta calidad, robusto y adaptable. Prácticas como el Desarrollo Guiado por Pruebas (TDD), la
programación en parejas, la integración continua y la retroalimentación constante del cliente fueron
cruciales para asegurar la fiabilidad del sistema y su alineación con las necesidades clínicas.
pág. 9006
Seguridad y Privacidad: Se implementaron rigurosas medidas de seguridad y privacidad, como el
cifrado de datos y la autenticación basada en roles, esenciales para manejar información sensible de
salud y generar confianza en la aplicación.
Esta investigación no solo contribuye con una herramienta tecnológica útil para la detección temprana
de la retinopatía diabética, sino que también refuerza la evidencia sobre la aplicabilidad y los beneficios
de las metodologías ágiles, y en particular de XP, en el desarrollo de software para entornos médicos
complejos. Los futuros esfuerzos se centrarán en la validación clínica a gran escala y la integración con
otros sistemas de información sanitaria para maximizar el impacto de esta solución en la salud pública.
Agradecimientos
A la Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e Innovación (SECIHTI) por una beca para
estudios de posgrado a la maestrante Rosa Iris Clemente Flores (CVU: 1326078).
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
ACCORD Study Group. (2010). Effects of intensive blood-pressure control in type 2 diabetes mellitus.
New England Journal of Medicine, 362(17), 1575–1585.
https://doi.org/10.1056/NEJMoa1001286
Alghadyan, A. A. (2011). Diabetic retinopathy–An update. Saudi Journal of Ophthalmology, 25(2), 99-
111. https://doi.org/10.1016/j.sjopt.2011.01.009
Beck, K., & Fowler, M. (2001). Planning extreme programming. Addison-Wesley Professional.
Bourouis, A., Feham, M., Hossain, M. A., & Zhang, L. (2014). An intelligent mobile based decision
support system for retinal disease diagnosis. Decision Support Systems, 59, 341-350.
https://doi.org/10.1016/j.dss.2014.01.005
DCCT Research Group. (1993). The effect of intensive treatment of diabetes on the development and
progression of long-term complications in insulin-dependent diabetes mellitus. New England
Journal of Medicine, 329(14), 977–986. https://doi.org/10.1056/NEJM199309303291401
De Ritter, R., de Jong, M., Vos, R. C., van der Kallen, C. J. H., Sep, S. J. S., Woodward, M., Stehouwer,
C. D. A., Bots, M. L., & Peters, S. A. E. (2020). Diferencias de sexo en el riesgo de enfermedad
vascular asociada a la diabetes. Biology of Sex Differences, 11(1).
https://doi.org/10.1186/s13293-019-0277-z
Seguridad y Privacidad: Se implementaron rigurosas medidas de seguridad y privacidad, como el
cifrado de datos y la autenticación basada en roles, esenciales para manejar información sensible de
salud y generar confianza en la aplicación.
Esta investigación no solo contribuye con una herramienta tecnológica útil para la detección temprana
de la retinopatía diabética, sino que también refuerza la evidencia sobre la aplicabilidad y los beneficios
de las metodologías ágiles, y en particular de XP, en el desarrollo de software para entornos médicos
complejos. Los futuros esfuerzos se centrarán en la validación clínica a gran escala y la integración con
otros sistemas de información sanitaria para maximizar el impacto de esta solución en la salud pública.
Agradecimientos
A la Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e Innovación (SECIHTI) por una beca para
estudios de posgrado a la maestrante Rosa Iris Clemente Flores (CVU: 1326078).
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
ACCORD Study Group. (2010). Effects of intensive blood-pressure control in type 2 diabetes mellitus.
New England Journal of Medicine, 362(17), 1575–1585.
https://doi.org/10.1056/NEJMoa1001286
Alghadyan, A. A. (2011). Diabetic retinopathy–An update. Saudi Journal of Ophthalmology, 25(2), 99-
111. https://doi.org/10.1016/j.sjopt.2011.01.009
Beck, K., & Fowler, M. (2001). Planning extreme programming. Addison-Wesley Professional.
Bourouis, A., Feham, M., Hossain, M. A., & Zhang, L. (2014). An intelligent mobile based decision
support system for retinal disease diagnosis. Decision Support Systems, 59, 341-350.
https://doi.org/10.1016/j.dss.2014.01.005
DCCT Research Group. (1993). The effect of intensive treatment of diabetes on the development and
progression of long-term complications in insulin-dependent diabetes mellitus. New England
Journal of Medicine, 329(14), 977–986. https://doi.org/10.1056/NEJM199309303291401
De Ritter, R., de Jong, M., Vos, R. C., van der Kallen, C. J. H., Sep, S. J. S., Woodward, M., Stehouwer,
C. D. A., Bots, M. L., & Peters, S. A. E. (2020). Diferencias de sexo en el riesgo de enfermedad
vascular asociada a la diabetes. Biology of Sex Differences, 11(1).
https://doi.org/10.1186/s13293-019-0277-z
pág. 9007
Early Treatment Diabetic Retinopathy Study Research Group. (1991). Early Treatment Diabetic
Retinopathy Study design and baseline patient characteristics: ETDRS report number 7.
Ophthalmology, 98(5), 741-756. https://doi.org/10.1016/S0161-6420(13)38009-9
Gasca Cuello, D., Martínez Parra, J. P., Gómez Gordillo, J. S., Delgado Contreras, S. L., & Fuentes
Martínez, R. A. (2021). Manifestaciones de la retinopatía hipertensiva y de la retinopatía
diabética en población adulta. Scientific Education Medical Journal, 1(1), 64-72.
https://www.medicaljournal.com.co/index.php/mj/article/download/15/136
González-Ruiz DP, Getial-Mora DA, Higidio-Miranda MA, Hernández-Zambrano SM. Efectividad de
las tecnologías de la información y comunicación en la adherencia terapéutica de pacientes con
Hipertensión Arterial y Diabetes Mellitus. Enferm Nefrol. 2020 Ene-Mar;23(1):22-32.
https://doi.org/10.37551/S2254-28842020003
Hernández Polo, J. D. J., & Arroyo Marrugo, N. J. (2023). Construcción de una Aplicación Web para
la lectura de imágenes de fondo de ojo implementando la escala de colores Teherán-Morales
para determinar la palidez del disco ocular (Doctoral dissertation, Universidad del Sinú,
seccional Cartagena).
http://repositorio.unisinucartagena.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1126
Holman, R. R., Paul, S. K., Bethel, M. A., Matthews, D. R., & Neil, H. A. (2008). 10-year follow-up of
intensive glucose control in type 2 diabetes. New England Journal of Medicine, 359(15), 1577–
1589. https://doi.org/10.1056/NEJMoa0806470
Ixtlapale Méndez, J. I. (2020). Prevalencia de retinopatía diabética en pacientes con tratamiento de
diálisis peritoneal en una Unidad de Alta Especialidad.
https://cdigital.uv.mx/server/api/core/bitstreams/d9e9826e-d680-4211-90b7-
5f1a87e22de2/content
International Diabetes Federation. (2019). IDF Diabetes Atlas (9th ed.). IDF.
https://www.diabetesatlas.org
International Diabetes Federation. IDF Diabetes Atlas, 10th edn. Brussels, Belgium: 2021. Available
at: https://www.diabetesatlas.org
Early Treatment Diabetic Retinopathy Study Research Group. (1991). Early Treatment Diabetic
Retinopathy Study design and baseline patient characteristics: ETDRS report number 7.
Ophthalmology, 98(5), 741-756. https://doi.org/10.1016/S0161-6420(13)38009-9
Gasca Cuello, D., Martínez Parra, J. P., Gómez Gordillo, J. S., Delgado Contreras, S. L., & Fuentes
Martínez, R. A. (2021). Manifestaciones de la retinopatía hipertensiva y de la retinopatía
diabética en población adulta. Scientific Education Medical Journal, 1(1), 64-72.
https://www.medicaljournal.com.co/index.php/mj/article/download/15/136
González-Ruiz DP, Getial-Mora DA, Higidio-Miranda MA, Hernández-Zambrano SM. Efectividad de
las tecnologías de la información y comunicación en la adherencia terapéutica de pacientes con
Hipertensión Arterial y Diabetes Mellitus. Enferm Nefrol. 2020 Ene-Mar;23(1):22-32.
https://doi.org/10.37551/S2254-28842020003
Hernández Polo, J. D. J., & Arroyo Marrugo, N. J. (2023). Construcción de una Aplicación Web para
la lectura de imágenes de fondo de ojo implementando la escala de colores Teherán-Morales
para determinar la palidez del disco ocular (Doctoral dissertation, Universidad del Sinú,
seccional Cartagena).
http://repositorio.unisinucartagena.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1126
Holman, R. R., Paul, S. K., Bethel, M. A., Matthews, D. R., & Neil, H. A. (2008). 10-year follow-up of
intensive glucose control in type 2 diabetes. New England Journal of Medicine, 359(15), 1577–
1589. https://doi.org/10.1056/NEJMoa0806470
Ixtlapale Méndez, J. I. (2020). Prevalencia de retinopatía diabética en pacientes con tratamiento de
diálisis peritoneal en una Unidad de Alta Especialidad.
https://cdigital.uv.mx/server/api/core/bitstreams/d9e9826e-d680-4211-90b7-
5f1a87e22de2/content
International Diabetes Federation. (2019). IDF Diabetes Atlas (9th ed.). IDF.
https://www.diabetesatlas.org
International Diabetes Federation. IDF Diabetes Atlas, 10th edn. Brussels, Belgium: 2021. Available
at: https://www.diabetesatlas.org
pág. 9008
Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (2024). Estadísticas de defunciones registradas. INEGI.
https://www.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/boletines/2024/EDR/EDR2024_1erT.pdf
Jones, P. W., Harding, G., Berry, P., Wiklund, I., Chen, W. H., & Leidy, N. K. (2009). Development
and first validation of the COPD Assessment Test. European Respiratory Journal, 34(3), 648-
654. https://doi.org/10.1183/09031936.00102509
Klein, B. E., Klein, R., McBride, P. E., Cruickshanks, K. J., Palta, M., Knudtson, M. D., ... & Reinke,
J. O. (2004). Cardiovascular disease, mortality, and retinal microvascular characteristics in type
1 diabetes: Wisconsin epidemiologic study of diabetic retinopathy. Archives of internal
medicine, 164(17), 1917-1924. https://doi.org/10.1001/archinte.164.17.1917
Leto, G., Pricci, F., Amadio, L., Iacobini, C., Cordone, S., Díaz-Horta, O., Romeo, G., Barsotti, P.,
Rotella, C. M., di Mario, U., & Pugliese, G. (2001). Increased retinal endothelial cell monolayer
permeability induced by the diabetic milieu: Role of advanced non-enzymatic glycation and
polyol pathway activation. Diabetes/Metabolism Research and Reviews, 17(6), 448–458.
https://doi.org/10.1002/dmrr.227
Mendoza-Herrera K, Quezada AD, Pedroza-Tobías A, Hernández-Alcaraz C, Fromow-Guerra J,
Barquera S. A Diabetic Retinopathy Screening Tool for Low-Income Adults in Mexico. Prev
Chronic Dis 2017;14:170157. DOI: http://dx.doi.org/10.5888/pcd14.170157
Organización Mundial de la Salud. (14 de noviembre de 2024) Diabetes. Recuperado de:
https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/diabetes
Praidou, A., Harris, M., Niakas, D., & Labiris, G. (2017). Physical activity and its correlation to diabetic
retinopathy. Journal of Diabetes and its Complications, 31(2), 456-461.
https://doi.org/10.1016/j.jdiacomp.2016.06.027
Robalino, Gómez H. (2021). Diagnóstico precoz de la retinopatía diabética utilizando visión
computacional. https://hdl.handle.net/20.500.14138/4530
Rodríguez Rodríguez, Beatriz, Rodríguez Rodríguez, Violeta, Ramos López, Meysi, Velázquez
Villares, Yolanda, Alemañi Rubio, Ernesto, González Díaz, Rafael Ernesto, & Chiang
Rodriguez, Caridad. (2015). Estrategia nacional para la prevención de ceguera por retinopatía
diabética. Revista Cubana de Oftalmología, 28(1) Recuperado en 24 de abril de 2025, de
Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (2024). Estadísticas de defunciones registradas. INEGI.
https://www.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/boletines/2024/EDR/EDR2024_1erT.pdf
Jones, P. W., Harding, G., Berry, P., Wiklund, I., Chen, W. H., & Leidy, N. K. (2009). Development
and first validation of the COPD Assessment Test. European Respiratory Journal, 34(3), 648-
654. https://doi.org/10.1183/09031936.00102509
Klein, B. E., Klein, R., McBride, P. E., Cruickshanks, K. J., Palta, M., Knudtson, M. D., ... & Reinke,
J. O. (2004). Cardiovascular disease, mortality, and retinal microvascular characteristics in type
1 diabetes: Wisconsin epidemiologic study of diabetic retinopathy. Archives of internal
medicine, 164(17), 1917-1924. https://doi.org/10.1001/archinte.164.17.1917
Leto, G., Pricci, F., Amadio, L., Iacobini, C., Cordone, S., Díaz-Horta, O., Romeo, G., Barsotti, P.,
Rotella, C. M., di Mario, U., & Pugliese, G. (2001). Increased retinal endothelial cell monolayer
permeability induced by the diabetic milieu: Role of advanced non-enzymatic glycation and
polyol pathway activation. Diabetes/Metabolism Research and Reviews, 17(6), 448–458.
https://doi.org/10.1002/dmrr.227
Mendoza-Herrera K, Quezada AD, Pedroza-Tobías A, Hernández-Alcaraz C, Fromow-Guerra J,
Barquera S. A Diabetic Retinopathy Screening Tool for Low-Income Adults in Mexico. Prev
Chronic Dis 2017;14:170157. DOI: http://dx.doi.org/10.5888/pcd14.170157
Organización Mundial de la Salud. (14 de noviembre de 2024) Diabetes. Recuperado de:
https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/diabetes
Praidou, A., Harris, M., Niakas, D., & Labiris, G. (2017). Physical activity and its correlation to diabetic
retinopathy. Journal of Diabetes and its Complications, 31(2), 456-461.
https://doi.org/10.1016/j.jdiacomp.2016.06.027
Robalino, Gómez H. (2021). Diagnóstico precoz de la retinopatía diabética utilizando visión
computacional. https://hdl.handle.net/20.500.14138/4530
Rodríguez Rodríguez, Beatriz, Rodríguez Rodríguez, Violeta, Ramos López, Meysi, Velázquez
Villares, Yolanda, Alemañi Rubio, Ernesto, González Díaz, Rafael Ernesto, & Chiang
Rodriguez, Caridad. (2015). Estrategia nacional para la prevención de ceguera por retinopatía
diabética. Revista Cubana de Oftalmología, 28(1) Recuperado en 24 de abril de 2025, de
pág. 9009
http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0864-
21762015000100014&lng=es&tlng=es
UK Prospective Diabetes Study Group. (1998). Tight blood pressure control and risk of macrovascular
and microvascular complications in type 2 diabetes: UKPDS 38. BMJ, 317(7160), 703.
https://doi.org/10.1136/bmj.317.7160.703
Vallejo, E. M., & Alvira, F. J. R. (2016). Epidemiología de la retinopatía diabética y su relación con la
diabetes. Revista Colombiana de Endocrinología, Diabetes & Metabolismo, 3(1), 12-15.
https://doi.org/10.53853/encr.3.1.19
Varma, R., Torres, M., Peña, F., Klein, R., & Azen, S. P. (2004). Prevalence of diabetic retinopathy in
adult Latinos. Ophthalmology, 111(7), 1298–1306.
https://doi.org/10.1016/j.ophtha.2004.03.002
West, S. K., Klein, R., Rodríguez, J., Muñoz, B., Broman, A. T., Sánchez, R., & Snyder, R. (2001).
Diabetes y retinopatía diabética en una población mexicoamericana: Proyecto VER. Diabetes
Care, 24(7), 1204–1209. https://doi.org/10.2337/diacare.24.7.1204
Zhang, X., Saaddine, J. B., Chou, C. F., Cotch, M. F., Cheng, Y. J., Geiss, L. S., ... & Klein, R. (2010).
Prevalence of diabetic retinopathy in the United States, 2005-2008. Jama, 304(6), 649-656.
https://doi.org/10.1001/jama.2010.1111
http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0864-
21762015000100014&lng=es&tlng=es
UK Prospective Diabetes Study Group. (1998). Tight blood pressure control and risk of macrovascular
and microvascular complications in type 2 diabetes: UKPDS 38. BMJ, 317(7160), 703.
https://doi.org/10.1136/bmj.317.7160.703
Vallejo, E. M., & Alvira, F. J. R. (2016). Epidemiología de la retinopatía diabética y su relación con la
diabetes. Revista Colombiana de Endocrinología, Diabetes & Metabolismo, 3(1), 12-15.
https://doi.org/10.53853/encr.3.1.19
Varma, R., Torres, M., Peña, F., Klein, R., & Azen, S. P. (2004). Prevalence of diabetic retinopathy in
adult Latinos. Ophthalmology, 111(7), 1298–1306.
https://doi.org/10.1016/j.ophtha.2004.03.002
West, S. K., Klein, R., Rodríguez, J., Muñoz, B., Broman, A. T., Sánchez, R., & Snyder, R. (2001).
Diabetes y retinopatía diabética en una población mexicoamericana: Proyecto VER. Diabetes
Care, 24(7), 1204–1209. https://doi.org/10.2337/diacare.24.7.1204
Zhang, X., Saaddine, J. B., Chou, C. F., Cotch, M. F., Cheng, Y. J., Geiss, L. S., ... & Klein, R. (2010).
Prevalence of diabetic retinopathy in the United States, 2005-2008. Jama, 304(6), 649-656.
https://doi.org/10.1001/jama.2010.1111