A juicio de los médicos especialistas, las variables más importantes de este estudio es la variable no modificable Edad, su incremento aumenta el riesgo de enfermar de DM2. El siguiente conjunto de variables fueron aquellas orientadas a prevenir la enfermedad si son controladas, por ejemplo: el Índice de masa corporal (IMC), el Estrés psicológico y el Tabaquismo. Por último, se eligieron variables como el Ejercicio, el Tratamiento farmacológico y la Dieta, porque generan beneficios en la salud, mejoran la calidad de vida de los pacientes, además de aliviar los síntomas y prevenir las complicaciones. En conjunto, estas variables integran a los factores de riesgo más importantes que elevan o disminuyen la posibilidad de tener un control metabólico bueno.

En este estudio solo se incluyeron siete variables de entrada, la razón, es que estas variables fueron las más significativas para predecir el descontrol, no se incluyeron variables que presentan manifestación clínica como la hemoglobina glucosilada y la glucosa plasmática preprandial, etc., porque los datos de estas variables estaban censurados y en otros casos no existía una medición correcta.

Las variables de entrada del SED se describen a continuación:

Edad: Esta variable demográfica está asociada con el desarrollo de DM2, sobre todo cuando se incrementa la edad del paciente (Chew, Ghazali, Ismail, Haniff & Bujang, 2013). De acuerdo a la experiencia de los médicos especialistas y las bases de datos en el módulo DiabetIMSS, los diagnósticos de diabetes en las personas jóvenes son frecuentes a partir de los 25 años, después de los 40 años las personas son consideradas adultos y posterior a los 50 años se considera a las personas como adultos mayores.

La variable de salida es la siguiente:

Control metabólico: Esta variable estima el grado de control metabólico que tiene un paciente diabético. Este indicador fue establecido por los médicos especialistas, se utilizan los parámetros en una escala de 0 a 100 poniendo de manifestó la confianza que este evento en particular pueda afectar o no en determinado grado. Los parámetros utilizados se describen a continuación: Descontrolado (de 0 a 20), Control Bajo (de 20.01 a 50), Control Aceptable (de 50.01 a 85) y Control Bueno (de 85.01 a 100).

La arquitectura de las variables se estableció de dos formas. En la primera, se utilizaron Intervalos de Confianza (IC) (Meza et al., 2017) para la media al determinar los rangos que van a ser usados por los conjuntos difusos en las variables Edad e IMC; y en la segunda, la arquitectura se basa en el uso de los parámetros extraídos de guías de práctica clínica (GPC) (IMSS, 2009), fundamentos en el cuidado del paciente diabético (ADA, 2015) y la experiencia de un equipo de médicos especialistas.

Desarrollo de una variable por IC. Cuando un experimento cuantitativo se lleva a cabo, rara vez ocurre que los datos se obtengan de toda la población de interés. Por lo general, se selecciona una muestra de estudio de esa población (Sim & Reid, 1999). La muestra autorizada fue de 90 datos y se aplicaron pruebas de normalidad a estos datos.

El análisis de las pruebas de normalidad se realizó en el software MINITAB 14. Las pruebas de normalidad Anderson-Darling y Ryan-Joiner fueron utilizadas. Para asumir normalidad, el p-value debe ser mayor a 0.05 y el coeficiente de correlación cercano a 1. Como ejemplo, a continuación se muestran los parámetros para la prueba realizada en la variable Edad: = 57.51, σ = 9.484, n = 90, y el p-value = 0.407. En estas dos pruebas las restricciones se cumplieron.

Una vez realizadas las pruebas, el siguiente paso consistió en aplicar los IC a estas dos variables (Edad e IMC). Como ejemplo se cita el caso de la variable Edad. La etiqueta lingüística joven tiene un parámetro n = 9, = 40.11, σ = 4.31, α = 0.05, y tα, n-1 = 2.306. Los limites obtenidos por IC son el Limite Unilateral Inferior = 36.8, y el Limite Unilateral Superior = 43.43. En la Tabla 1 se observan los parámetros de las etiquetas lingüísticas adulto y mayor de esta variable.

Tabla 1

Variables de entrada	Etiqueta lingüística	Función de pertenencia	Intervalos
Edad	Joven	Trapezoidal	(25, 36.8, 43.43, 45)
	Adulto	Trapezoidal	(40, 52.8, 54.34, 59)
	Mayor	Trapezoidal	(50, 64.9, 67.92, 90)
IMC	Normal	Trapezoidal	(18.5, 21.29, 23.9, 24.9)
	Sobrepeso	Trapezoidal	(24, 26.82, 27.65, 29.9)
	Obesidad	Trapezoidal	(28, 32.39, 33.57, 39.9)
Tabaquismo	No	Singleton	1
	Si	Singleton	2
Estrés psicológico	Ausente	Trapezoidal	(0, 60, 90, 150)
	Moderado	Trapezoidal	(140, 195, 235, 299)
	Alto	Trapezoidal	(285, 340, 380, 450)
Ejercicio	Bajo	Triangular	(0, 0, 1, 2)
	Regular	Trapezoidal	(1, 2, 3, 4)
	Bueno	Trapezoidal	(3, 4, 5, 6)
Tratamiento farmacológico	Si	Singleton	1
	No	Singleton	2
Dieta	Si	Singleton	1
	No	Singleton	2
Variable de Salida	Etiqueta lingüística	Función de pertenencia	Intervalos
Control Metabólico	Descontrol	Triangular	(0, 10, 20)
	Control bajo	Trapezoidal	(20.01, 30, 40, 50)
	Control aceptable	Trapezoidal	(50.01, 60, 70, 85)
	Control bueno	Triangular	(85.01, 90, 100)

Fuente: Elaboración propia.

Un análisis eficiente de cada variable en conjunto con las GPC permitió a los médicos especialistas determinar los parámetros que correspondían a cada función de pertenencia. Por ejemplo, la variable Ejercicio se acota entre 0 y 7 días en los que los pacientes en control deben realizar 30 min de ejercicio por día. En la función triangular bajo se incluyen a las personas que tienen poca actividad física, estimando que realizan entre [0, 1 y 2] días de ejercicio en la semana; en la función trapezoidal regular se considera que las personas realizan ejercicio regularmente, es decir, entre [1, 2, 3 y 4] días en la semana; finalmente en la función trapezoidal bueno, los médicos consideraron a las personas que realizan suficiente ejercicio en la semana, estimando que realizan entre [3, 4, 5 y 6] días en la semana.

En el Tabla 1, se observa la arquitectura de las variables de entrada y de la variable de salida de este modelo.

En la modelación de las variables lingüísticas se emplea la base de reglas difusas tipo Mamdani, que se enuncian de la siguiente manera:

Ejemplo 1, regla de inferencia 12:

IF Edad es joven, And IMC es normal, And No tiene tabaquismo, And el Estrés está ausente, And el Ejercicio es bajo, And el Tratamiento farmacológico no lo lleva, And la Dieta no la cumple THEN El paciente tiene Control Metabólico Aceptable.

Este modelo cuenta con 648 reglas difusas; el conjunto de reglas se validaron al 100% por los médicos especialistas, sin omitir ninguna regla o conjunto de reglas. La razón es que cada una tiene posibilidad de ocurrencia.

T R I   =   E d a d   ( 3 )   ×   I M C   ( 3 )   ×   T a b a q u i s m o   ( 2 )   ×   E s t r é s   p s i c o l o g i c o   ( 3 )   ×   E j e r c i c i o   ( 3 )   ×   T r a t a m i e n t o   F a r m a c o l ó g i c o   ( 2 )   ×   D i e t a   ( 2 )   =   648   r e g l a s   d e   i n f e r e n c i a EC 1

Dónde:

TRI = Total de reglas de inferencia

Fue necesario aplicar entrevistas a pacientes que se encuentran actualmente en control de DM2 en el módulo de DiabetIMSS. Para evaluar la confiabilidad de este sistema, se requirieron 60 pruebas.

El objetivo de las pruebas fue comprobar qué porcentaje de error o defectos podían encontrarse en este SED y, de esta manera, mejorar en lo posible sus resultados.

En la Tabla 2 se observa una fracción de las pruebas realizadas con este sistema, en estas, de acuerdo con la experiencia de los médicos, se calcula el nivel de control metabólico que tiene cada paciente. Al final, los resultados estimados por el equipo de médicos se comparan con los resultados obtenidos por el SED.

Tabla 2

Pruebas	Edad (años)	IMC	Tabaquismo	Estrés	Ejerc	TF	Dieta	Control estimado por los médicos	Control estimado por el SED	ACI
1	32	23.28	si	88	1	no	no	aceptable	aceptable	si
2	40	25.84	no	103	4	si	si	bueno	bueno	si
3	51	36.15	si	331	0	no	no	descontrol	descontrol	si
4	67	28.2	no	130	1	no	no	descontrol	descontrol	si
5	37	28.76	no	63	3	si	si	aceptable	aceptable	si
6	48	31.3	no	33	5	si	si	bajo	bajo	si
7	60	37.21	no	277	0	no	no	descontrol	descontrol	si
8	50	29.34	no	62	3	no	no	bajo	aceptable	no
9	53		no	199	2	si	si	bajo	bajo	si
10	63	38.76	no	141	1	no	no	descontrol	descontrol	si
11	69	31.57	no	120	3	no	no	descontrol	descontrol	si
12	38	22.73	no	69	5	si	si	bueno	bueno	si
13	45	33.82	si	169	0	si	si	bajo	bajo	si
14	53	25.7	no	23	3	si	si	aceptable	aceptable	si
15	70	33.33	no	195	1	no	no	descontrol	descontrol	si
16	77	30.24	si	255	2	si	si	descontrol	descontrol	si
17	29	24.86	no	57	3	si	si	bueno	bueno	si
18	56	20.44	no	129	5	no	si	aceptable	aceptable	si
19	59	33.81	no	306	0	no	no	descontrol	descontrol	si
20	41	32.35	no	97	1	no	no	bajo	bajo	si
21	35	31.32	no	149	0	si	si	aceptable	aceptable	si
22	30	23.12	si	115	3	no	no	aceptable	aceptable	si
23	46	22.42	no	403	0	no	no	bajo	aceptable	no
24	72	27.38	no	65	4	no	no	bajo	bajo	si
25	33	29.04	no	44	4	si	si	aceptable	aceptable	si
26	40	28.33	no	351	0	no	no	bajo	bajo	si
27	79	37.2	si	295	0	no	no	descontrol	descontrol	si
28	59	32.61	no	370	0	no	no	descontrol	descontrol	si
29	55	25.97	no	174	3	no	no	bajo	bajo	si
30	44	30.95	no	152	4	si	si	aceptable	aceptable	si

Abreviaturas: Ejerc = ejercicio; TF = tratamiento farmacológico; ACI = acierto.

En la superficie de respuesta de la Figura 1 se observa que un buen control metabólico está influido por los parámetros de los factores de riesgo (dos variables de entrada). Si estos parámetros activan una zona óptima (colores claros) se interpreta como un buen control, en cambio si los parámetros activan una zona no optima (colores oscuros) se presenta un descontrol metabólico en los pacientes con DM2.

Figura 1 Fuente: The MathWoks Inc, 2008.