Metabolic HealthArtículo de investigaciónAcceso abierto

El aumento de la diabetes en Indonesia es impulsado por el envejecimiento de la población, no por un mayor riesgo

Un análisis seriado de 10 años de las encuestas nacionales de salud de Indonesia revela que el envejecimiento demográfico, y no el empeoramiento de los factores de riesgo relacionados con el estilo de vida, impulsa la epidemia de diabetes.

jueves, 3 de septiembre de 2026 3 visualizaciones
Publicado en BMJ Open
A community health clinic in Indonesia with elderly patients waiting in chairs while a nurse prepares a blood glucose testing kit on a table

Resumen

Analizando tres oleadas de encuestas nacionales de salud de Indonesia (2013, 2018, 2023) que abarcaron decenas de miles de adultos, los investigadores encontraron que la prevalencia de diabetes pasó de un 10,7% a un pico del 11,8% en 2018, para luego descender al 11,3% en 2023, mientras que la prediabetes cayó del 44,5% al 39,2%. Un análisis de cohortes sintéticas mostró que las generaciones más jóvenes presentan tasas de diabetes más bajas a edades equivalentes que las generaciones anteriores, lo que representa una mejora generacional. El verdadero motor del aumento en el número de casos es el rápido envejecimiento de la población indonesia. El IMC elevado y la edad avanzada fueron los predictores más sólidos de diabetes. La riqueza mostró una relación compleja: los indonesios con mayor poder adquisitivo tenían menores probabilidades de prediabetes, pero no de forma consistentemente menores probabilidades de diabetes. Los hallazgos apuntan a la necesidad de programas de detección y prevención dirigidos a grupos de edad específicos, en lugar de intervenciones generalizadas.

Resumen detallado

Indonesia, la cuarta nación más poblada del mundo, se enfrenta a una inminente crisis de diabetes. Las proyecciones sugieren que su población diabética crecerá de 18,7 millones en 2020 a 40,7 millones en 2045. Sin embargo, hasta ahora faltaban datos rigurosos sobre tendencias que combinaran diagnósticos confirmados en laboratorio y diagnósticos autorreferidos en muestras representativas a nivel nacional. Este estudio aborda esa brecha analizando tres oleadas de las encuestas nacionales de salud de Indonesia — Riskesdas 2013, Riskesdas 2018 y SKI 2023 — para rastrear la prevalencia de diabetes y prediabetes a lo largo de una década e identificar qué factores demográficos están impulsando realmente las cifras.

El estudio incluyó a adultos de 15 años o más que completaron tanto la prueba de glucosa plasmática en ayunas (FPG) como la prueba de tolerancia oral a la glucosa (OGTT), con tamaños muestrales no ponderados de aproximadamente 26.000 en 2013, 23.000 en 2018 y 19.000 en 2023. La diabetes se definió por FPG ≥126 mg/dL u OGTT ≥200 mg/dL, o por diagnóstico previo autorreferido; la prediabetes requería glucosa en ayunas alterada (FPG 100–125 mg/dL) o tolerancia alterada a la glucosa (OGTT 140–199 mg/dL) en quienes no tenían diagnóstico de diabetes. Los pesos muestrales se ajustaron para el diseño de muestreo complejo y la sobrerrepresentación de casos diagnosticados. Se emplearon modelos de regresión logística multivariable y logística ordinal para analizar las asociaciones con edad, sexo, IMC, domicilio, quintil de riqueza, nivel educativo, ocupación y estado de tabaquismo.

La prevalencia general de diabetes aumentó del 10,7% (IC 95%: 10,2–11,2%) en 2013 al 11,8% (11,3–12,3%) en 2018, y luego descendió modestamente al 11,3% (10,7–11,9%) en 2023. La prediabetes mostró una tendencia descendente constante, cayendo del 44,5% (43,6–45,3%) al 39,2% (38,0–40,3%) durante el mismo período. El ligero pico de diabetes a mediados del período puede reflejar en parte una mejora en la detección diagnóstica. Un análisis de cohorte sintética —que compara a individuos de la misma década de nacimiento entre oleadas de encuestas— reveló que las cohortes de nacimiento más jóvenes presentan una prevalencia de diabetes significativamente menor a edades equivalentes en comparación con las cohortes más antiguas. Los individuos nacidos en la década de 1980 mostraron tasas específicas por edad más bajas en 2023 que los nacidos en la década de 1960 a la misma edad en 2013, lo que sugiere una mejora generacional real en la salud. Por el contrario, la prevalencia de diabetes entre los adultos mayores de 60 años se mantuvo persistentemente elevada y estable, anclando la tasa nacional.

En la regresión multivariable, tener más de 60 años presentó la asociación más fuerte con el riesgo de diabetes en comparación con los menores de 40 años (OR ajustado sustancialmente elevado, p<0,001). El IMC fue el otro predictor dominante: la obesidad de clase II o superior confirió probabilidades notablemente mayores tanto de diabetes como de prediabetes en comparación con un IMC normal. Curiosamente, el quintil de riqueza mostró patrones divergentes: una mayor riqueza se asoció con menores probabilidades de prediabetes, pero no de forma consistente con menores probabilidades de diabetes, lo que posiblemente refleje que las personas con mayor poder adquisitivo sobreviven el tiempo suficiente con factores de riesgo no tratados para desarrollar diabetes plena, o que las transiciones dietéticas en niveles de ingresos más altos introducen nuevos factores de estrés glucémico. La residencia urbana frente a la rural y el estado de tabaquismo mostraron asociaciones independientes menos consistentes tras el ajuste.

Los análisis estandarizados por edad confirmaron que, al controlar la estructura de edad de la población, el riesgo intrínseco de diabetes no ha escalado de forma dramática: el aumento en el número absoluto de casos se explica en gran medida por la rápida evolución hacia el envejecimiento de la pirámide demográfica indonesia. Este es un replanteamiento fundamental para la política de salud pública: desplaza la prioridad desde la reducción del riesgo a nivel poblacional general (aunque sigue siendo importante) hacia el cribado, el seguimiento y la intervención focalizados en adultos mayores, al tiempo que refuerza los programas de estilo de vida saludable entre las cohortes más jóvenes, donde los esfuerzos preventivos parecen estar funcionando. Una advertencia clave es que el diseño transversal impide la inferencia causal, y los métodos de cohorte sintética no sustituyen al seguimiento longitudinal verdadero. Además, se estimó que el 73% de la población diabética de Indonesia no estaba diagnosticada en encuestas anteriores, lo que significa que los datos autorreferidos subestiman la carga real de la enfermedad.

Hallazgos clave

  • Diabetes prevalence rose from 10.7% (2013) to 11.8% (2018), then declined to 11.3% (2023), suggesting a plateau rather than sustained escalation
  • Pre-diabetes prevalence fell consistently from 44.5% in 2013 to 39.2% in 2023, a 5.3 percentage-point improvement
  • Synthetic cohort analysis showed younger birth cohorts (e.g., born 1980–1989) had lower diabetes rates at the same age compared with older birth cohorts, indicating generational risk reduction
  • Diabetes prevalence remained persistently high and stable in adults over 60, with age being the strongest multivariable predictor (p<0.001)
  • Obesity (BMI ≥25–30+) was the second strongest predictor of both diabetes and pre-diabetes in adjusted models
  • Higher wealth quintile was associated with lower pre-diabetes odds but not consistently with lower diabetes odds, suggesting complex socioeconomic dynamics
  • Approximately 73.2% of Indonesia's diabetic population were estimated to be undiagnosed in prior national survey data, underscoring a major detection gap

Metodología

Análisis secundario de corte transversal serial de tres encuestas nacionales de salud representativas de Indonesia (Riskesdas 2013, Riskesdas 2018, SKI 2023), con muestreo aleatorio estratificado multietápico y tasas de respuesta domiciliaria de hasta el 77% en 2023. Las muestras analíticas no ponderadas comprendieron aproximadamente 26 448 (2013), 23 027 (2018) y 19 159 (2023) adultos de ≥15 años con datos completos de glucosa plasmática en ayunas (FPG) y OGTT; se excluyeron las mujeres embarazadas. Los desenlaces se definieron según los criterios de la OMS mediante pruebas estandarizadas de biomarcadores consistentes entre los años de encuesta. Los métodos estadísticos incluyeron estimaciones de prevalencia ponderadas, regresión spline y LOESS para predictores continuos, alineación de cohortes sintéticas por décadas de nacimiento, regresión logística multivariable y regresión logística ordinal para la gravedad del estado glucémico; todos los análisis utilizaron el paquete 'survey' de R con ajuste por diseño muestral complejo.

Limitaciones del estudio

El diseño transversal impide establecer inferencias causales o rastrear trayectorias glucémicas individuales a lo largo del tiempo; el análisis de cohortes sintéticas aproxima, pero no reemplaza, el seguimiento longitudinal real. El muestreo de la encuesta para las pruebas biomédicas correspondió a una submuestra de la encuesta nacional completa, y los datos faltantes de IMC, nivel socioeconómico y educación se clasificaron como ausentes en lugar de imputarse, lo que puede introducir sesgos. Los autores declararon no tener conflictos de interés.

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