Coexistencia de desnutrición crónica con sobrepeso u obesidad en niños menores de cinco años en Guatemala
Bibliographic record
Abstract
En Guatemala la prevalencia de desnutrición crónica en niños es del 50%, y se estima que uno de cada cuatro sufre de sobrepeso u obesidad. Este estudio pretende establecer la prevalencia de la coexistencia de desnutrición crónica, sobrepeso y obesidad en el mismo niño. Se hizo un estudio transversal en niños < 5 años que participaron en la Encuesta Nacional de Salud Materno Infantil 2008/9. Los indicadores de talla y peso para edad, se usaron para evaluar su estado nutricional. El puntaje z < -2 DE estableció desnutrición crónica; z > = 1 y < 2 DE, sobrepeso y > = 2 DE, obesidad. Para el análisis descriptivo de datos se usó STATA/SE 14. De 10,325 niños, la desnutrición crónica, sobrepeso y obesidad se presentó en 49.2, 18.8 y 5.3% respectivamente. La coexistencia de desnutrición crónica con sobrepeso u obesidad en niños < 5 años a nivel nacional fue de 10.6%. La población indígena presentó una mayor prevalencia (13.9%), afectó a 52.8% de los niños, a 12% de los que habitan en el área rural. La coexistencia de desnutrición crónica con sobrepeso u obesidad en niños < 5 años es una prioridad y problema de salud pública en Guatemala, especialmente en niños indígenas rurales. Es importante diseñar políticas, planes y programas de salud pública que tomen en cuenta la coexistencia de este problema nutricional en niños.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".