Reproducibilidad y sensibilidad de un cuestionario de actividad física en población mexicana
Bibliographic record
Abstract
Objetivo. Determinar si el cuestionario de actividad física (CAF) de Laval es reproducible y sensible para detectar diferencias en grupos de mexicanos con peso normal y en obesos. Material y métodos. Estudio efectuado en el Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, entre enero y mayo de 1999, en México, D.F. El CAF se tradujo al castellano y se adaptó a población mexicana. Se midió la reproducibilidad por prueba-reprueba, con cuatro semanas de diferencia (n=30 sujetos con obesidad). Para determinar la sensibilidad del cuestionario se comparó un grupo de jóvenes cadetes (n=18) con otro de jóvenes civiles (n=32). Se utilizó como concordancia el coeficiente de correlación intraclase y se empleó la prueba t de student pareada o para muestras independientes, según fuera necesario. Resultados. El coeficiente de correlación intraclase fue de 0.86. El CAF fue sensible al demostrar diferencias de más de 400 kcal/día (1 674 kJ/día) y más de 4 kcal/kg/día (17 kJ/kg/día) entre jóvenes con actividad física importante (t de Student). Conclusiones. El CAF es un instrumento sensible y reproducible que puede ser utilizado en población mexicana. El texto completo en inglés de este artículo está disponible en: http://www.insp.mx/salud/index.html
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 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| 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".