Estado nutricional, actividad física y consumo de comida chatarra asociados a colelitiasis en huánuco. Estudio de casos y controles
Bibliographic record
Abstract
Objetivos: Determinar la asociación entre el consumo de comida chatarra, actividad física y estado nutricional en pacientes con colelitiasis a la ecografía (casos), comparados con controles aparentemente sanos sin colelitiasis a la ecografía, en consulta externa del Hospital EsSalud II Huánuco. Materiales y métodos: Estudio de casos y controles. Se incluyeron 107 casos y 107 controles. El consumo de comida “chatarra” se valoró con la encuesta validada por RSEQ (Red deportiva estudiantil de Québec), la frecuencia del consumo (días por semana); la actividad física por el cuestionario IPAQ (Cuestionario Internacional de Actividad Física) y el estado nutricional mediante el Índice de masa corporal. En el análisis estadístico se empleó el Chi cuadrado, U de Mann Whitney y Odds Ratio (p<0,05).Resultados: La edad y la procedencia no fueron significativos. El consumo de comida “chatarra” estuvo asociado a la colecistitis (OR 10,30; IC 95% 5,48-19,37). La actividad física moderada-vigorosa (> 600 MET) promovió el diagnóstico de colecistitis (OR 8,38; IC 95% 4,54-15,48) y el estado nutricional (sobrepeso o mayor), en forma significativa, promovía la colecistitis (OR 11,38; IC 95% 6,01-21,55). Ser femenino estuvo asociado al desarrollo de colecistitis (OR 2,06; IC 95% 1,19-3,55).Conclusión: el consumo de comida “chatarra”, la actividad física moderada-vigorosa (> 600 MET), el estado nutricional (sobrepeso o mayor) y el género (femenino) fueron asociados al desarrollo de colelitiasis diagnosticados mediante ecografía.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 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".