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Espacio de Opinión

Congreso FASGO Posadas 2025: Ciencia, Compromiso y Futuro Compartido

Asumir la Presidencia del Comité Científico del Congreso FASGO Posadas 2025 representó un desafío apasionante y una gran responsabilidad profesional. 

Desde el primer momento comprendimos que no se trataba solo de elaborar un programa académico, sino de construir un espacio de encuentro, reflexión y actualización que reflejara la esencia de nuestra especialidad y los valores que sostienen a FASGO desde su fundación: la Excelencia Científica, el Compromiso Etico y la Vocación de Servicio.

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Premio Mejor Trabajo Libre de Ginecología Congreso FASGO Posadas, Misiones 2025

Autores:
Fleider, Laura1; Tinnirello, María1, Gallo Vaulet, Lucía2,3; Toledano, Analia2,3 Giarmana, Julieta1; Puñal, Agustina1; García Kamermann, Florencia5; Cardinal, Lucia5; Ortiz, Javier1; Rodriguez Fermepin, Marcelo2,4 

I. INTRODUCCIÓN

El carcinoma de cuello uterino (CCU) es el cuarto tumor maligno en frecuencia en las mujeres a nivel mundial1. En Argentina, cada año se diagnostican alrededor de 4500 casos nuevos y mueren cerca de 2300 mujeres a causa de esta enfermedad2.

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Premio Mejor Trabajo Libre de Obstetricia Congreso FASGO Posadas, Misiones 2025

Autores:
Sosa Ramos Gilberto Fabian, Dimitropulos Arguello Jorge Fernando1

Resumen

Introducción

El hígado graso agudo del embarazo es una condición rara que ocurre más comúnmente en el tercer trimestre. Produce disfunción hepática severa asociada a alteración renal y tiempos de coagulación alargados. Se vincula a complicaciones hepáticas y extrahepáticas que pueden causar morbimortalidad materno-fetal significativa y el tratamiento definitivo es la interrupción inmediata del embarazo.

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Autores:
Dra. Argüello Ana Paula, Dra. Finetti Emilia, Dra. Paredes Noelia, Dra. Méndez Macarena, Dr. Campos Emanuel, Dr. Rizzotti Carlos Humberto.1

Resúmen

Objetivo

Describir las características de las malformaciones congénitas (MC) asistidas prenatalmente en el Hospital de Día Medicina Materno Fetal del Hospital Público Materno Infantil periodo 2023- 2024.

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Autores:
Crovella, Stefania1, Gonzalez, Alejandro2, Sar, Juan Sebastián3

Introducción

La insuficiencia ístmico-cervical (IIC) es una causa frecuente de pérdidas gestacionales en el segundo trimestre y de parto prematuro extremo. Cuando el cerclaje vaginal fracasa, el abordaje abdominal laparoscópico constituye una alternativa de rescate eficaz.

Objetivo

Evaluar la seguridad y efectividad del cerclaje abdominal en pacientes con IIC y antecedentes de fallas en cerclajes vaginales.

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Autores:
Romina Andrea Calvo Barreto1, María De Luz Goncalves Pereira2.

Objetivo

Establecer la correlación clínica y microbiológica de las infecciones el tracto urinario en gestantes del servicio de alto riesgo obstétrico del Hospital “Dr. Rafael Calles Sierra”, Falcón Venezuela. Metodología: Estudio prospectivo, analítico, correlacional, transversal, de campo, no experimental, con una muestra de cuarenta y dos (42) gestantes con infección del tracto urinario, que cumplieron con los criterios de inclusión.

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Autores:
Fontana Mara1, Cejas Ana2, Corradi Lucia3, Sosa Luciana4, Caratti M. Martha5.

Condensación

Se estudiaron 55 casos de infección post cesárea. Predominaron obesidad, anemia y cesáreas no programadas. Hubo alta tasa de reintervención quirúrgica y una muerte materna asociada.

Palabras Claves: Cesárea, infección de sitio quirúrgico,sobrepeso, obesidad.

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Directora

Dra. María Susana Moggia

Médica Ginecóloga. Especialista en Endocrinología Ginecológica y Reproductiva. Docente Adscripta de Ginecología Facultad de Medicina, UBA. Médica de Planta, Hospital Parmenio Piñero Gobierno de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Miembro de Comisión Directiva Sociedad Argentina de Osteoporosis, AMADA y AACOG. Directora Curso Osteoporosis SOGIBA

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Prof. Dr. Mariano Grilli

A menudo, la Inteligencia Artificial (IA) se presenta como un concepto futurista, pero en medicina, sus raíces son más profundas y su evolución, constante. Esto está referenciado con la la capacidad de las máquinas para simular procesos de inteligencia humana, donde se incluye el aprendizaje, el razonamiento, la percepción y la toma de decisiones. En el ámbito médico, esto se traduce en sistemas capaces de analizar datos complejos, identificar patrones y asistir en tareas que tradicionalmente requerirían la pericia humana.

El aprendizaje autom&aacu te;tico (Machine Learning - ML) es un pilar fundamental. Los algoritmos aprenden de grandes volúmenes de datos sin ser programados explícitamente para cada tarea. Se transforma en un sistema que analiza miles de imágenes de mamografías para detectar sutiles anomalías que podrían pasar desapercibidas para el ojo humano.

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