Risco para transtornos alimentares em escolares de Salvador, Bahia, e a dimensão raça/cor
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: Estimar a existência de fatores de risco associados aos transtornos alimentares em escolares da cidade de Salvador, Bahia, por meio da dimensão étnico-racial como fator de heterogeneidade. MÉTODOS: Os participantes da pesquisa são escolares do sexo feminino, na faixa etária entre 15 e 30 anos, residentes na cidade de Salvador, no Estado da Bahia. Foram investigadas 626 estudantes, selecionadas em instituições públicas e privadas de ensino médio e universitário. Utilizaram-se o Eating Atittude Test-26, o Body Shape Questionnaire e o Beck Depression Inventory como instrumentos de identificação de risco para os transtornos alimentares. A classificação étnico-racial se deu por autodeclaração, de acordo com as categorias do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Foram realizadas análises descritivas, bivariadas (χ2 de Pearson) e regressão logística multivariada para análise dos dados. RESULTADOS: As estudantes que se identificaram como amarelas ou indígenas têm 3,6 vezes mais chances de desenvolverem comportamentos alimentares desordenados e 4,8 vezes mais possibilidade de estarem insatisfeitas com sua imagem corporal. As pardas apresentam 2,5 vezes mais risco para essa insatisfação. A depressão é uma comorbidade que deve ser considerada, apesar de não estar associada significativamente à raça/cor. CONCLUSÃO: As mulheres não brancas em Salvador apresentam risco de desenvolver transtornos alimentares. Outros estudos que combinam métodos quantitativos e qualitativos podem permitir uma análise mais robusta quanto à relação entre transtornos alimentares e raça/cor e etnia.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".