Introducción

La diabetes mellitus tipo 2 es una enfermedad crónica considerada una emergencia de salud pública a nivel mundial debido al incremento sostenido de su prevalencia, especialmente en países en vías de desarrollo [1]. Según la Federación Internacional de Diabetes (2025), la prevalencia global es del 11%, lo que equivale a 589 millones de personas de 20 a 79 años; de las que, al menos cuatro de cada diez no saben que la padecen [2]. En México, la prevalencia de diabetes mellitus tipo 2 es del 18,3% y la de prediabetes del 22,1%; mientras que, en zonas rurales, dichas prevalencias corresponden al 15,2 y 22,8%, respectivamente [3,4].

La magnitud de la carga que representa la diabetes para los servicios de salud y el gasto económico que implica para instituciones, gobiernos y familias ha llevado a la implementación de estrategias específicas [5]. En México, la Norma Oficial Mexicana NOM-015-SSA2-2010 para la prevención, tratamiento y control de la diabetes mellitus continúa siendo el referente normativo vigente [6]. Dicha norma enfatiza la detección oportuna de la enfermedad y sus complicaciones, así como la implementación de acciones preventivas en grupos vulnerables.

Adicionalmente, los criterios diagnósticos vigentes para la diabetes mellitus tipo 2 incluyen la prueba de tolerancia oral a la glucosa y la hemoglobina glucosilada igual o superior a 6,5% [7]. Sin embargo, en muchas instituciones públicas aún persisten limitaciones relacionadas con la disponibilidad de insumos, infraestructura y personal capacitado para su realización [8,9]. Esta limitación es aún más marcada en comunidades indígenas, donde existen barreras estructurales adicionales, como el acceso limitado a servicios de salud, menor disponibilidad de recursos educativos y restricciones económicas [10].

En este contexto, resulta necesario contar con herramientas de tamizaje accesibles, de bajo costo y fáciles de implementar que permitan la identificación oportuna de casos compatibles con diabetes en poblaciones vulnerables [5,11]. En población indígena se han empleado principalmente dos instrumentos para este fin: la calculadora de riesgo de diabetes de la American Diabetes Association (ADA) y el cuestionario Finnish Diabetes Risk Score (FINDRISC) [12,13,14]. Este cuestionario ha sido utilizado ampliamente a nivel internacional [15,16] y cuenta con validaciones en zonas urbanas de México [13,17]. Aunque originalmente fue desarrollado para estimar el riesgo futuro de diabetes mellitus tipo 2, ha sido empleado como herramienta de tamizaje para identificar casos no diagnosticados [16,18]. No obstante, la evidencia sobre su desempeño diagnóstico en población indígena mexicana, particularmente en comparación con pruebas bioquímicas como la hemoglobina glucosilada, es limitada [12,19,20].

Asimismo, una revisión sistemática y metaanálisis reciente reportó que la sensibilidad y especificidad del Finnish Diabetes Risk Score varían sustancialmente en función del punto de corte y del contexto poblacional [18]. Esto respalda la necesidad de evaluar su comportamiento en contextos características epidemiológicas y socioculturales específicas [15,18,20]. En este sentido, el objetivo principal del presente estudio fue evaluar la exactitud diagnóstica del cuestionario Finnish Diabetes Risk Score, en los puntos de corte igual o superior a 12 e igual o superior a 15, para la detección de diabetes mellitus tipo 2 en población totonaca del estado de Puebla, utilizando hemoglobina glucosilada como estándar de referencia y su desempeño mediante análisis estratificado por sexo.

Métodos

Diseño

Se realizó un estudio transversal de exactitud diagnóstica con recolección prospectiva de datos, en el cual el cuestionario Finnish Diabetes Risk Score fue utilizado como prueba índice y la hemoglobina glucosilada como estándar de referencia. Ambas pruebas se aplicaron durante la misma jornada comunitaria mediante procedimientos independientes y consecutivos, manteniendo el cegamiento entre los equipos evaluadores. El diseño, la conducción y el reporte del estudio se realizaron conforme a la guía Standards for Reporting of Diagnostic Accuracy (STARD) [21].

Muestra de estudio

La muestra estuvo conformada por 148 adultos de 18 años o más, hombres y mujeres procedentes de las comunidades de Ixtepec y Huehuetla, Puebla, México. Los participantes fueron reclutados mediante muestreo por conveniencia con inclusión consecutiva durante una jornada de salud comunitaria organizada por la Universidad Intercultural del Estado de Puebla. Los criterios de inclusión fueron: tener 18 años o más, aceptar participar mediante consentimiento informado firmado y no contar con diagnóstico previo de diabetes mellitus tipo 2. Se excluyeron participantes que no completaron ambas pruebas diagnósticas.

Asimismo, debido a las características operativas de la jornada comunitaria y al carácter de la población indígena estudiada, no se realizó un cálculo formal del tamaño muestral previo al estudio. Por lo que se incluyó la totalidad de participantes elegibles durante el periodo de recolección.

Instrumentos y pruebas diagnósticas

Como prueba índice, se usó la versión en español [22] del cuestionario Finnish Diabetes Risk Score basado en el instrumento original [23]. Dicha prueba incluye ocho componentes: edad, índice de masa corporal, circunferencia de cintura, nivel de actividad física, ingesta de frutas y verduras, uso de medicamentos antihipertensivos, antecedentes de hiperglucemia y antecedentes familiares de diabetes mellitus tipo 2. Cada componente aporta una puntuación específica que genera un puntaje total del instrumento. Para el presente estudio se usaron los puntos de corte igual o superior a 12 e igual o superior a 15, los cuales fueron definidos a priori basándose en reportes previos que han evaluado el desempeño del Finnish Diabetes Risk Score [15,18,20]. El punto de corte igual o superior a 12 ha mostrado mayor sensibilidad en estudios de tamizaje poblacional y contextos latinoamericanos, mientras que el igual o superior a 15 corresponde al punto de corte tradicional utilizado para este instrumento.

Como estándar de referencia se utilizó la hemoglobina glucosilada, debido a que refleja el promedio glucémico de los últimos dos a tres meses sin requerir ayuno previo y presenta menor variabilidad biológica intraindividual [24,25]. Su evaluación se realizó mediante una muestra de sangre capilar utilizando el sistema portátil Eclipse A1c™ (Kabla Comercial S.A. de C.V., México). El equipo fue calibrado diariamente siguiendo las indicaciones operativas del fabricante antes del inicio de las mediciones y las determinaciones fueron realizadas por personal previamente capacitado. Se consideró compatible con diabetes mellitus tipo 2 un valor de hemoglobina glucosilada igual o superior a 6,5% [7,26].

Procedimiento operativo y cegamiento

La aplicación del cuestionario Finnish Diabetes Risk Score y la medición de hemoglobina glucosilada se realizaron durante la misma jornada mediante módulos independientes de trabajo, con intervalos de tiempo menores a 30 minutos entre cada prueba. Inicialmente, a todos los participantes que cumplieron los criterios de elegibilidad se les asignó un código único consecutivo de identificación. Además, fueron incluidos de manera consecutiva conforme acudieron a la jornada de salud.

Un primer equipo aplicó el cuestionario Finnish Diabetes Risk Score mediante una entrevista directa en español. En participantes con dominio limitado del idioma, personal bilingüe facilitó la comprensión de los ítems mediante explicación verbal en lengua materna (Tutunakú), sin modificar la estructura ni el contenido original del instrumento. Las respuestas fueron registradas en español para su análisis.

Posteriormente, los participantes fueron canalizados a un segundo módulo, donde se realizó la toma y procesamiento de hemoglobina glucosilada empleando el mismo sistema de codificación. Los evaluadores no tuvieron acceso a los resultados obtenidos durante el trabajo de campo, asegurando el cegamiento entre los equipos evaluadores. No se registraron efectos adversos derivados de la aplicación de las pruebas.

Procesamiento y análisis de datos

Los análisis estadísticos se realizaron mediante SPSS v.25 (IBM Corp., Armonk, NY, EE UU). Las variables categóricas se describieron mediante frecuencias y porcentajes, y las cuantitativas como media ± desviación estándar.

El puntaje obtenido del cuestionario Finnish Diabetes Risk Score para ambos puntos de corte fue clasificado en resultados positivos y negativos según cada umbral. Posteriormente, se construyeron tablas de contingencia 2×2 entre los resultados de la prueba índice y el estándar de referencia. A partir de estas, se calcularon sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo (VPP) y valor predictivo negativo (VPN). Asimismo, la exactitud diagnóstica, definida como la proporción total de clasificaciones correctas respecto al estándar de referencia, fue calculada mediante la fórmula (VP + VN) / N total, donde VP corresponde a verdaderos positivos y VN a verdaderos negativos. Los intervalos de confianza al 95% se estimaron mediante el método de Wilson para proporciones binomiales [27].

La capacidad discriminatoria global del instrumento aplicado se evaluó mediante curvas características operativas del receptor, utilizando su puntaje continuo frente a hemoglobina glucosilada (igual o superior a 6,5% versus inferior a 6,5%); donde el área bajo la curva, estimada por métodos no paramétricos, fue la medida de discriminación global.

Con la finalidad de caracterizar la distribución de la enfermedad, los participantes con hemoglobina glucosilada igual o superior a 6,5% se clasificaron según la severidad de la hiperglucemia presente (6,5 a 6,9%; 7,0 a 7,9%; 8,0 a 8,9%; igual o superior a 9,0%). Por su parte, los participantes con hemoglobina glucosilada inferior a 6,5% se caracterizaron mediante condiciones metabólicas relevantes, incluyendo el estado nutricional y la presencia de adiposidad abdominal. El estado nutricional se clasificó mediante el índice de masa corporal en normopeso (18,5 a 24,9 kilogramos por metro cuadrado), sobrepeso (25,0 a 29,9 kilogramos por metro cuadrado) y obesidad (igual o superior a 30,0 kilogramos por metro cuadrado). La adiposidad abdominal se determinó mediante la circunferencia de cintura, considerándose presente cuando fue igual o superior a 80 centímetros en mujeres e igual o superior a 90 centímetros en hombres [28].

Finalmente, y dado que diversos autores han documentado diferencias en la distribución de factores de riesgo y comportamientos de salud entre hombres y mujeres [18,20,29], se realizó un análisis estratificado por sexo de los mismos parámetros. No se realizaron análisis estratificados adicionales, ya que no formaban parte de los objetivos del estudio y el tamaño de muestra disponible no permitía estimaciones con precisión adecuada en otros subgrupos. No se identificaron datos perdidos en las variables analizadas.

Resultados

Durante el período de reclutamiento se identificaron 245 participantes potencialmente elegibles. De ellos, se excluyeron 97, (34 por contar con diagnóstico previo de diabetes mellitus tipo 2 y 63 por no haber completado ambas pruebas diagnósticas, Figura 1).

Figura 1

Diagrama de flujo de selección de participantes, aplicación de la prueba índice (FINDRISC) y estándar de referencia (hemoglobina glucosilada).

FINDRISC: Finnish Diabetes Risk Score; STRARD: Standards for Reporting of Diagnostic Accuracy.

Fuente: preparado por los autores a partir de los resultados del estudio conforme a las recomendaciones de la guía STARD [21].

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La muestra de estudio estuvo conformada por 148 adultos, predominantemente mujeres (66,2%; 98/148) y hablantes de tutunakú (81,7%; 121/148). La edad promedio fue de 54,3 ± 16,7 años, observando una diferencia significativa de 10,6 años entre hombres y mujeres (intervalo de confianza: 95%; 5,1 a 16,1). En cuanto a la escolaridad, el 38,5% (57/148) contaba con nivel básico; mientras que el 35,1% (52/148) no contaba con educación formal, siendo superior el porcentaje en mujeres (38,8%; 38/98). Asimismo, los participantes mostraron un índice de masa corporal de 26,4 (desviación estándar± 3,9) kilogramos por metro cuadrado y una circunferencia de cintura promedio de 92,6 centímetros (desviación estándar± 8,5) (Tabla 1).

Una vez descritas las características sociodemográficas, los participantes se clasificaron según las categorías de la prueba índice y el estándar de referencia. En la clasificación del Finnish Diabetes Risk Score, se observó que el 44,9% (44/98) de las mujeres y el 22,0% (11/50) de los hombres se ubicaron en la categoría de riesgo alto, mientras que el 33,7% (33/98) de las mujeres y el 42,0% (21/50) de los hombres se ubicaron en la categoría de riesgo bajo. Respecto a los niveles de hemoglobina glucosilada, solo el 5,4% (8/148) presentó valores correspondientes a normoglucemia y el 34,5% (51/148) con niveles compatibles con prediabetes, siendo esta última mayor en mujeres. En contraste, el 55,1% (54/98) de las mujeres y el 70,0% (35/50) de los hombres presentaron valores compatibles con diabetes mellitus tipo 2 (Tabla 2).

Severidad de la condición y condiciones metabólicas relevantes

Posteriormente, los participantes con niveles de hemoglobina glucosilada compatibles con diabetes mellitus tipo 2 (60,1%; 89/148) fueron clasificados según la severidad glucémica. En la muestra total, el 41,6% (37/89) presentó valores de hemoglobina glucosilada entre 7,0 y 7,9%, mientras que el 24,7% (22/89) mostró niveles iguales o superiores a 8,0%. Al analizar la distribución por sexo, se observó una mayor proporción de hombres en la categoría de 7,0 a 7,9% (48,6%; 17/35) en comparación con las mujeres (37,0%; 20/54). En contraste, las mujeres presentaron una proporción ligeramente mayor de valores iguales o superiores a 8,0% (27,8%; 15/54) respecto a los hombres (20,0%; 7/35) (Tabla 3).

De manera complementaria, se describieron las condiciones metabólicas presentes en los participantes sin diabetes mellitus tipo 2 (hemoglobina glucosilada inferior a 6,5%). Los resultados mostraron que la prediabetes era la condición metabólica predominante (86,4%; 51/59), de los cuales el 45,1% (23/51) se encontraba en normopeso y un 43,1% (22/51) en sobrepeso. Para el caso de los participantes con normoglucemia, el 50% (4/8) presentaban sobrepeso. Asimismo, al evaluar la adiposidad abdominal, el 81,4% (48/59) de los participantes la presentaba, siendo mayor el porcentaje en prediabetes (82,3%;42/51) (Tabla 3).

Tomando como referencia los puntos de corte del cuestionario Finnish Diabetes Risk Score, se construyeron tablas de contingencia 2×2 frente al estándar de referencia (hemoglobina glucosilada igual o superior a 6,5%), tanto en la muestra total como en la estratificada por sexo. Los resultados mostraron que, en la muestra total, en más del 70% de los casos con puntaje positivo también se observó hemoglobina glucosilada igual o superior a 6,5% (verdaderos positivos), independiente del punto de corte utilizado. En el punto de corte igual o superior a 12, el 61,1% (33/54) de los participantes con puntaje del cuestionario negativo presentaron también hemoglobina glucosilada inferior a 6,5% (verdaderos negativos), proporción que descendió al 46,2% (43/93) en el punto de corte igual o superior a 15 (Tabla 4).

Tabla 4

Distribución de resultados del cuestionario FINDRISC frente al estándar de referencia.

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Al realizar la estratificación por sexo, las mujeres mostraron una mayor proporción de verdaderos positivos, particularmente en el punto de corte igual o superior a 15 (72,7%; 32/44). Asimismo, el punto de corte igual o superior a 12 presentó una mayor proporción de verdaderos negativos (75,8%; 25/33). En contraste, los hombres mostraron una mayor frecuencia de falsos negativos, especialmente en el punto de corte igual o superior a 15 (71,8%; 28/39, Tabla 4).

Posteriormente, al evaluar los parámetros de desempeño diagnóstico, los resultados mostraron que, en la muestra total, el punto de corte igual o superior a 12 alcanzó una sensibilidad del 76,4% (intervalo de confianza: 95%; 66,6 a 84,0) y una especificidad del 55,9% (intervalo de confianza: 95%;43,3 a 67,9). En contraste, para el punto de corte igual o superior a 15, se observó una menor sensibilidad (43,8%; intervalo de confianza: 95%; 34,0 a 54,1). La exactitud diagnóstica fue mejor en el punto de corte igual o superior a 12 (68,2%; intervalo de confianza: 95%; 60,4 a 75,2; Tabla 5).

Tabla 5

Parámetros de desempeño diagnóstico del cuestionario FINDRISC.

Ver tabla

Al realizar la estratificación por sexo, las mujeres mostraron una mayor sensibilidad en ambos puntos de corte, particularmente en el de igual o superior a 12 (85,2%; intervalo de confianza: 95%; 73,4 a 92,3) en comparación con los hombres. En contraste, los hombres mostraron una menor sensibilidad, especialmente para el punto de corte igual o superior a 15 (20,0%; intervalo de confianza: 95%; 10,0 a 35,9); alcanzando una especificidad del 73,3% (intervalo de confianza: 95%; 48,1 a 89,1). El mayor porcentaje de exactitud diagnóstica se obtuvo en las muestras de mujeres al punto de corte igual o superior a 12 (72,5%; intervalo de confianza: 95%; 63,0 a 80,3) (Tabla 5).

Finalmente, el análisis mediante curvas características operativas del receptor mostró una capacidad discriminatoria moderada del cuestionario Finnish Diabetes Risk Score en la muestra total, con un área bajo la curva de 0,64 (intervalo de confianza: 95%; 0,54 a 0,73). Al realizar el análisis estratificado por sexo, se obtuvo un área bajo la curva de 0,71 (intervalo de confianza: 95%; 0,60 a 0,81) en mujeres y de 0,51 (intervalo de confianza: 95%; 0,31 a 0,69) en hombres (Figura 2).

Figura 2

Curvas ROC del cuestionario FINDRISC para discriminación de HbA1c elevada (≥ 6,5%).

Se muestran las curvas ROC para la población total (A), mujeres (B) y hombres (C). Se presentan los valores del área bajo la curva con sus intervalos de confianza al 95%. La línea diagonal representa el desempeño esperado por azar.
AUC: área bajo la curva; IC: intervalo de confianza; ROC: curva característica operativa del receptor; FINDRISC: Finnish Diabetes Risk Score; HbA1c: hemoglobina glucosilada.
Fuente: preparado por los autores a partir de los resultados del estudio.

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Discusión

La diabetes mellitus representa uno de los principales problemas de salud pública del Siglo XXI [4,30]. Su carga es desproporcionadamente mayor en los pueblos originarios, donde las inequidades estructurales y las barreras de acceso a los servicios de salud, tienen un fuerte impacto sobre la aparición de complicaciones y la muerte prematura [8,9,10,30,31]. En este contexto, aunque existen diversas herramientas de tamizaje como el cuestionario Finnish Diabetes Risk Score, que ha sido evaluado internacionalmente [18,20,32], su comportamiento en poblaciones indígenas ha sido poco documentado. Por lo que, el presente estudio aporta la primera evidencia sobre su desempeño en una comunidad totonaca.

Los hallazgos mostraron que el desempeño del cuestionario Finnish Diabetes Risk Score mejoró al utilizar un punto de corte igual o superior a 12, alcanzando una capacidad discriminatoria moderada y una sensibilidad de 76,4% (intervalo de confianza: 95%; 66,6 a 84,0). Este comportamiento coincide con estudios previos que han demostrado que las características demográficas, clínicas y epidemiológicas de la población evaluada influyen en el rendimiento del instrumento [16,33,34,35]. Por lo que, la adaptación del punto de corte puede reducir el número de personas que requieren pruebas de confirmación adicionales para detectar a personas con diabetes mellitus tipo 2 [15,16,17,18].

Bajo esta misma lógica, al realizar el análisis estratificado por sexo se pudo evidenciar que el comportamiento del instrumento no es uniforme entre subgrupos. En mujeres, el punto de corte igual o superior a 12 alcanzó la mayor sensibilidad del instrumento, incluso superando la reportada para otras herramientas desarrolladas para mujeres mexicanas no indígenas [36,37]. Sin embargo, el desempeño en hombres fue limitado.

Este comportamiento diferencial podría obedecer a factores tanto biológicos como socioculturales. A nivel biológico, las diferencias en la composición corporal y la adiposidad presente entre hombres y mujeres podrían condicionar la capacidad de los ítems antropométricos del instrumento para reflejar la condición metabólica subyacente. Lo anterior vinculado a que, en el caso de las mujeres, la distribución periférica de la grasa corporal favorece la concordancia entre adiposidad e índice de masa corporal [38,39]. Mientras que, en los hombres, esta relación puede variar debido a su mayor masa libre de grasa y a una mayor acumulación de adiposidad central y visceral [38,39,40,41].

Aunado a lo anterior, la alta frecuencia de sobrepeso, obesidad y adiposidad abdominal identificada en participantes sin diabetes mellitus tipo 2, también podría tener un efecto en la especificidad del instrumento. Este fenómeno es consistente con el efecto de espectro descrito para las pruebas de tamizaje y predicción de riesgo, donde la elevada frecuencia de los factores de riesgo antropométricos que evalúa el instrumento reduce su capacidad para discriminar entre individuos con y sin diabetes mellitus tipo 2, incrementando los falsos positivos [42].

Por otro lado, diversos estudios han señalado que las normas y estereotipos de género influyen no sólo en la forma en que las personas reportan sus antecedentes y factores de riesgo [29,33,43], sino también en la percepción del riesgo, las prácticas de autocuidado y la búsqueda oportuna de atención médica [12,33,34]. En consecuencia, es posible que algunos de los factores considerados por el cuestionario Finnish Diabetes Risk Score no capten adecuadamente los determinantes biológicos y socioculturales limitando así su desempeño.

En este sentido, aunque el mencionado cuestionario mostró un desempeño limitado en los hombres, su rendimiento en las mujeres constituye un hallazgo particularmente relevante. Este resultado cobra especial importancia considerando que las mujeres con diabetes mellitus tipo 2 presentan un mayor impacto cardiovascular y peores desenlaces clínicos que los hombres [29]. Además, en las poblaciones indígenas mexicanas, las mujeres concentran una mayor carga de factores de riesgo, situación que puede verse agravada por la dependencia económica, las desigualdades de género y las barreras para el autocuidado y el acceso oportuno a los servicios de salud [8,31,44].

En este contexto, el cuestionario Finnish Diabetes Risk Score, utilizando un punto de corte igual o superior a 12, puede constituir una herramienta útil para el tamizaje inicial de mujeres indígenas. No obstante, su implementación debe sustentarse en procesos de validación local y adaptación contextual, dado que en poblaciones indígenas, la interpretación del proceso salud-enfermedad está influida por las creencias, la cosmovisión y las prácticas comunitarias [11,30,31,45].

Limitaciones del estudio

Es importante señalar que este estudio presenta algunas limitaciones que deben considerarse al interpretar los resultados. En primer lugar, el reclutamiento de participantes se realizó de manera voluntaria, lo que podría introducir sesgo de selección, ya que es posible que quienes participaron tuvieran mayor interés en su estado de salud o hubieran identificado previamente factores de riesgo.

En segundo lugar, no se realizó un cálculo formal de tamaño de muestra previo al estudio, debido a que se trabajó con la totalidad de participantes disponibles durante el periodo de recolección en comunidades indígenas con población limitada. Esta situación pudo influir en la precisión de las estimaciones diagnósticas obtenidas, particularmente en los análisis estratificados por sexo, lo cual se refleja en la amplitud de algunos intervalos de confianza. En este sentido, los hallazgos deben interpretarse con cautela y considerarse como evidencia preliminar en esta población.

Adicionalmente, la ausencia de variables complementarias limitó la posibilidad de evaluar el desempeño del instrumento en subgrupos específicos, lo que podría ser relevante para una caracterización más detallada del riesgo.

En relación con el componente lingüístico, el cuestionario Finnish Diabetes Risk Score no fue sometido a un proceso formal de traducción y validación cultural al idioma tutunakú. Si bien, se implementó una estrategia de mediación lingüística mediante personal bilingüe originario de la región, lo que permitió una adecuada comprensión de los ítems; no puede descartarse completamente la posibilidad de variaciones en su interpretación, lo que constituye una limitación metodológica. Asimismo, dado que algunas variables dependen del conocimiento previo del estado de salud por parte de los participantes, en contextos con acceso limitado a servicios de salud, este conocimiento puede ser restringido, lo que podría influir en la precisión de algunas respuestas independientemente de la lengua utilizada.

Conclusiones

El Finnish Diabetes Risk Score mostró un desempeño diagnóstico moderado en población indígena totonaca, con mejor rendimiento en mujeres al emplear un punto de corte igual o superior a 12, caracterizado por alta sensibilidad, pero baja especificidad. Estos hallazgos sugieren que el instrumento puede ser útil como herramienta de tamizaje inicial en este grupo, particularmente en contextos con acceso limitado a diagnóstico bioquímico, siempre que se complemente con pruebas confirmatorias.

En contraste, su desempeño limitado en hombres evidencia la necesidad de desarrollar o adaptar herramientas más sensibles para este subgrupo. En conjunto, estos resultados refuerzan la importancia de considerar las diferencias por sexo y el contexto sociocultural en la evaluación y aplicación de instrumentos de tamizaje en poblaciones originarias.