INTRODUÇÃO: O diabetes melito tipo 2 constitui uma doença crônica, caracterizada pelo longo curso clínico, por não apresentar cura e por requerer, de forma variável, gerenciamento contínuo e permanente. Um aspecto que vem suscitando interesse é a qualidade de vida destes pacientes. OBJETIVO: Descrever o perfil e estudar as associações entre a Qualidade de Vida Relacionada à Saúde (QVRS) e variáveis sócio-demográficas e clínicas em idosos diabéticos tipo 2. MÉTODOS: Realizou-se um estudo epidemiológico transversal, em 117 idosos diabéticos tipo 2, atendidos no Ambulatório de Diabetes do Serviço de Endocrinologia e Metabologia do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo. As variáveis independentes foram avaliadas por dois questionários: um sócio-demográfico e um clínico. A variável dependente, a QVRS, foi aferida pelo questionário "Short Form General Health Survey" (SF-36), constituído de oito dimensões. Para analisar os dados realizou-se uma análise bivariada e posteriormente, de regressão múltipla, por meio de modelos lineares generalizados, supondo distribuição de probabilidades gama com função de ligação logarítmica. RESULTADOS: O perfil da qualidade de vida deste grupo é inferior àqueles sem diabetes, comparando com dados da literatura; todas as dimensões do SF-36 apresentaram influência de pelo menos uma variável, no sentido de diminuição da qualidade de vida; o estado geral de saúde (EGS) foi a dimensão com maior associação (quatro variáveis); número de co-morbidades foi o fator negativo que se associou com maior número de dimensões do SF-36. CONCLUSÕES: Observou-se comprometimento da qualidade de vida tanto nas dimensões físicas como nas dimensões não físicas; A teoria que valoriza a sobrecarga (burden) do diabético como mecanismo importante na determinação da qualidade de vida é a que mais se adequou aos dados de nossa amostra.

INTRODUCTION: Type 2 Diabetes melito constitutes a chronic illness, characterized by the long clinical course, not presenting cure and requiring, in a changeable way, continuous and permanent management. An aspect that is generating interest is the quality of life of these elderly patients. OBJECTIVE: To describe the profile and to study the association between Health-Related Quality of Life (HRQL) and demographic and clinical variables of elderly people with type 2 diabetes. METHODS: It was realized an epidemiologic cross-sectional type study, with 117 elderly patients with type 2 diabetes, taken care in the Service of Endocrinologia and Metabologia, at Hospital das Clinicas (College of Medicine of the University of Sao Paulo). Service of Endocrinologia and Metabologia of the Hospital of the Clinics of the College of Medicine of the University of São Paulo. The independent variables were evaluated by two questionnaires: a demographic and a clinical. The dependent variable, the HRQL, was measured by the questionnaire "Shorts General Form Health Survey" (SF-36), wich considers eight domains. In order to analyze the data, it was realized a bivaried analysis and, after that, a multiple regression analysis, using generalized linear models, considering the distribution of probabilities to be gamma, with logarithmic function. RESULTS: The profile of the quality of life of the chosen elderly people wiht type 2 diabetes was worse than the quality of life of those people without diabetes, if compared with literature data; every dimension of the SF-36 indicated influence of at least one variable, towards the reduction of the quality of life; the general state of health (EGS) was the dimension with the greatest association (with four variables); the number of comorbidities was the negative factor that was associated with the greatest quantity of dimensions of the SF-36. CONCLUSIONS: It was observed a negative effect in the quality of life of those elderly people with type 2 diabetes in the physical domains as well as in the non-physical domains. The theory that values the overload of people with diabetes as an important tool in the determination of the quality of life is the one that is more suitable to the data of our sample.