Maternal Overweight/obesity increases risk of GDM and macrosomia Objectives: Compare pregestational BMI. Frequency of macrosomia. Correlationship between BMI first trimester fasting glycemia (1stTFG>92) fasting glycemia OGTT (FGOGTT), glycemia 120 minutes OGTT (2HPG), maternal weight gain during pregnancy (MWG) and macrosomía Research Design Methods: Analysis of 120 GDM medical records using ALAD diagnostic criteria. BMI categories were compared in Groups A ≥30 vs. ≤24.9 B 25-29.9 vs. ≤24.9 C ≥30 vs. 25-29.9 Variables: maternal age (MA), 1stTFG>92; FGOGTT, 2HPG, birth weight (BW), HbA1c, maternal triglyceridemia on last trimester (MTAG) maternal weight gain (MWG) SPSS V22. Results: BMI ≥30 N:39 BMI 25-29.9 N:42 BMI≤24.9 N:33 Mean HBA1C for all groups 5%. Table 1 comparison groups. Macrosomía N:13 (N:5 BMI 25-29.9 N:8 BMI ≥30 N:0 BMI group ≤24.9) p0.026. Correlation of macrosomia and FG1stT> 92 FGOGTT 2HPG MWG ≥ 7KG in BMI ≥30 is p0.046 p0.017 p0.096 P0.0001 respectively. Correlation between macrosomia and FG1stT> 92 FGOGTT 2HPG MWG ≥ 11KG in BMI 25-29.9 is p0.0001 P0.011 p0.012 p0.001 respectively Discussion: Pregestational BMI excessive MWG 1stTFG and higher levels of MTAG in BMI ≥30 increases risk of macrosomia. 1stTFG> 92 should considered as an independent risk factor for GD/macrosomia in overweight/obese pregancys. In BMI ≥25 consider lower thresholds of FG for GDM diagnostic criteria to prevent macrosomia. Disclosure M. Argerich: None. R. David: None. A. Bocchini: None.

Describir el grado de cumplimiento en los objetivos glucémicos según las características individuales y las recomendaciones dadas por el equipo de salud. Establecer los motivos de incumplimiento sobre el tratamiento prescripto. Metodología: Estudio transversal, que abarca ocho regiones geográficas en Argentina; se incluyeron 1,520 pacientes adultos con diabetes tipo 2. Se aplicó ABSTRACT Objective: To describe the degree of compliance in the glycemic objectives according to individual characteristics and to the recommendations given by the health team. Analyze the reasons for non-compliance with the prescribed treatment. Methodology: Crosssectional study. Out of 8 geographic regions in Argentina, 1520 adult patients with T2D were included. Authenticated validated ques-2019;9:118-28)

Objetivos: primario: determinar la probabilidad de desarrollar DG según los valores de glucemia de ayunas del primer trimestre de embarazo (GA1ERT >85 mg/dl) según categoría de IMC, edad y ganancia de peso materno. Secundario: comparar trigliceridemia materna del último trimestre, peso fetal y glucemia de ayuna de PTOG según categorías de IMC en paciente con y sin diagnóstico de DG. Determinar la prevalencia de macrosomía en las distintas categorías de grupos.Materiales y métodos: se evaluaron un total de 420 registros. Los criterios de inclusión para ambos grupos fueron: edad mayor a 18 años, registros completos de HC, diagnóstico de DG por PTOG. 296 HC cumplieron con estos criterios. 127 HC correspondieron a pacientes con diagnóstico de DG y 169 HC de pacientes sin DG. A estos grupos se los categorizó según su IMC pregestacional en tres grupos: IMC <25 (Grupo A), IMC 25-30 (Grupo B) y las pacientes con IMC >30 (Grupo C). Estas categorías estuvieron apareadas según edad y ganancia de peso materno a lo largo del embarazo a los fines de evitar sesgos entre grupos. Las variables analizadas fueron: edad, IMC pregestacional, ganancia de peso materno, resultados de PTOG (según criterios SAD-ALAD), trigliceridemia materna del último trimestre (TAG); éstas fueron evaluadas como variables continuas. Las variables GA1ERT >85 mg/dl y macrosomía fetal fueron evaluadas como variables dicotómicas. Se realizó el test de normalidad de Kolmogorov-Smirnov. Las variables continuas con distribución normal se presentan como medias y desviación estándar, y las variables de distribución no normal se presentan como medianas y rango intercuartil. Para determinar la probabilidad de riesgo para el desarrollo de DG según GA1ERT >85 mg/dl se calculó OR y su magnitud (ME) como insignificante; si está entre 1,68-3,47, pequeña; entre 3,47-6,71, moderada; y si es mayor que 6,71, grande. Se calculó la prevalencia de macrosomía para cada categoría de ambos grupos Los datos se cargaron en planillas excell y analizaron en SPSS v22.

La diabetes gestacional (DG) es un desorden metabólico que se caracteriza por presentar hiperglucemia materna que genera complicaciones materno fetales a corto y largo plazo, tanto para la madre como para el niño. La detección precoz es fundamental para evitar estas complicaciones siendo su diagnóstico sencillo y accesible para la población general. La embarazada normalmente presenta glucemias de ayuno durante el primer trimestre menor a 85 mg / dl, por lo cual valores por encima de este nivel en este período del embarazo son uno de los factores de riesgo asociados al desarrollo de DG. Los cambios en el estilo de vida son fundamentales para prevenir esta enfermedad. La alerta entre los médicos tocoginecólogos es esencial para realizar el screening generalizado a todas las embarazadas en las semanas 24-28 o antes de esta fecha si la sospecha es alta. El aumento creciente del sobrepeso y obesidad en las mujeres en edad fértil junto con la ganancia de peso excesiva a lo largo del embarazo son factores de riesgo para el desarrollo de esta patología. Desde el primer trimestre puede observarse cómo estos factores de riesgo generan aumentos en el promedio de los valores de glucemia de ayuno. Además en estas pacientes se detecta una mayor predisposición a la hipertrigliceridemia materna durante el tercer trimestre lo que favorece la macrosomía fetal.

Introducción: la adherencia al tratamiento de la diabetes mellitus tipo 2 (DM2) en el adulto es un tema complejo y multifactorial que aúna aspectos propios de la enfermedad como no propios, los cuales impactan en la calidad de vida. En Argentina se presentan grandes dificultades al costear la totalidad del tratamiento de la enfermedad. El impacto del ingreso sobre el gasto en salud en DM2 es mayor para los niveles más bajos de ingresos.Objetivos: analizar en adultos con DM2 en Argentina diferencias en variables de calidad de vida y objetivos metabólicos según regiones geográficas y prestación en salud; conocer el gasto de bolsillo en salud y los costos en salud vinculados a DM2; establecer la asociación entre el gasto de bolsillo con variables socioeconómicas y el cumplimiento de los objetivos metabólicos.