[en] The Covid-19 pandemic has posed unprecedented challenges to healthcare systems worldwide, particularly impacting patients with Type 2 Diabetes Mellitus (DM2), Obesity and Renal Chronic Microvascular Disease (RCMD). This study investigates the bidirectional relationship between Covid-19 and metabolic control in patients with DM2, Obesity or RCMD, aiming to understand the evolution of metabolic parameters during the pandemic. Leveraging advanced statistical techniques and supervised learning models, the study identifies distinct patient clusters based on metabolic profiles and predicts post-Covid-19 metabolic evolution. Data from patients' metabolic parameters before and after Covid-19 episodes are collected and analyzed, revealing three clusters: the renal group, lipid group, and HbA1c group, each with unique metabolic characteristics and clinical implications. Supervised learning models demonstrate moderate success in predicting cluster membership, highlighting the complexity of post-Covid-19 metabolic evolution prediction. While significant predictors include age, sex, initial metabolic values and comorbidities, discrepancies between medical interpretations and model results underscore the need for further research and validation. This study lays the groundwork for personalized care strategies for post-Covid-19 patients with DM2, Obesity or RCMD, contributing to the advancement of predictive medicine and targeted interventions in the face of complex metabolic conditions exacerbated by the pandemic.

[es] La pandemia de Covid-19 ha planteado desafíos sin precedentes a los sistemas de salud en todo el mundo, afectando particularmente a los pacientes con diabetes mellitus tipo 2 (DM2), obesidad y enfermedad microvascular renal crónica (RCMD). Este estudio investiga la relación bidireccional entre Covid-19 y el control metabólico en pacientes con DM2, Obesidad o RCMD, con el objetivo de comprender la evolución de los parámetros metabólicos durante la pandemia. Aprovechando técnicas estadísticas avanzadas y modelos de aprendizaje supervisados, el estudio identifica distintos grupos de pacientes basándose en perfiles metabólicos y predice la evolución metabólica post-Covid-19. Se recopilan y analizan datos de los parámetros metabólicos de los pacientes antes y después de los episodios de Covid-19, lo que revela tres grupos: el grupo renal, el grupo de lípidos y el grupo HbA1c, cada uno con características metabólicas e implicaciones clínicas únicas. Los modelos de aprendizaje supervisado demuestran un éxito moderado en la predicción de la pertenencia a grupos, lo que destaca la complejidad de la predicción de la evolución metabólica posterior a Covid-19. Si bien los predictores importantes incluyen la edad, el sexo, los valores metabólicos iniciales y las comorbilidades, las discrepancias entre las interpretaciones médicas y los resultados del modelo subrayan la necesidad de realizar más investigaciones y validaciones. Este estudio sienta las bases para estrategias de atención personalizada para pacientes post-Covid-19 con DM2, Obesidad o RCMD, contribuyendo al avance de la medicina predictiva y las intervenciones específicas frente a condiciones metabólicas complejas exacerbadas por la pandemia.