Food insecurity is related to obesity and lipid alterations in Mexican college students (805.2)
Notice bibliographique
Résumé
ELCSA (Encuesta Latinoamericana y del Caribe sobre Seguridad Alimentaria) has been validated and used in México for estimating Food Insecurity (FI). The objective of this study was to assess food insecurity in students from the Autonomous University of Queretaro, in México. A total of 662 students answered the ELCSA questionnaire, a food frequency questionnaire in addition, to a nutritional assessment based on weight, height, waist circumference, body composition and biochemical indexes including anemia, glucose, triglycerides and cholesterol. The 50.5% of students had some degree of FI, mainly emphasizing the mild (39.4 %). A higher prevalence of overweight and obesity were observed in students reporting severe‐FI than in those with mild and moderate FI. In contrast , the percentage of students with high body fat decreased with increasing severity of FI , even if the average value of % BF was not statistically different between IF‐students with mild and moderate (24.9 ±7.5 vs. 25.0±7.5, P > 0.05). Anemia affected 1.1% of students, being more prevalent the micro and macrocytic types in those students with FI. Severe FI‐students had the greatest number of cases with hypertriglyceridemia (33.3 %) and hypercholesterolemia (16.7%). According to the findings in this study, FI in Mexican college students could be an important factor related to the occurrence of overweight and obesity and its associated comorbidities among which include hypertriglyceridemia and hypercholesterolemia. Grant Funding Source : Supported by the Autonomus University of Queretaro
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».