Análisis espacial de sobrepeso, obesidad y factores de riesgo cardiometabólico en San Luis Potosí, México.
Notice bibliographique
Résumé
Introducción. El acceso a los ambientes obeso-génicos contribuye a la concentración de la prevalencia de la obesidad en regiones específicas. Sin embargo, su distribución espacial en conjunto con otros factores de riesgo cardiometabólico (RCM) en adultos jóvenes, no ha sido estudiada en detalle.Objetivo. Estudiar las propiedades espaciales de primero y segundo orden de puntos de sobrepeso, obesidad y otros factores de RCM en la zona metropolitana de San Luis Potosí (ZMSLP), México.Material y métodos. Estudio transversal analítico con 13,985 participantes de 18 a 24 años de edad. Se caracterizó la distribución espacial de puntos y se elaboró la cartografía de su densidad en la ZMSLP en función de sobrepeso, obesidad y otros factores de RCM como presión arterial (PA) sistólica y diastólica alteradas, prediabetes, colesterol total y triglicéridos incrementados.Resultados. Existe una considerable heterogeneidad espacial en las tasas de sobrepeso y obesidad, las cuales dependen más espacialmente para los hombres que para las mujeres. El patrón espacial de otros factores de RCM como niveles alterados de de PA sistólica y diastólica, glucosa, colesterol total y triglicéridos es aleatorio.Conclusión. El análisis espacial permite conocer el comportamiento de la obesidad y otros factores del RCM desde una perspectiva regional, identificando zonas donde se requiere priorizar acciones.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».