Estado nutricional y ganancia de peso en gestantes atendidas en el Centro de Salud No. 3 de Loja
Bibliographic record
Abstract
El estado nutricional inicial (ENI) y el control de la ganancia de peso (GP) durante la gesta, son de vital importancia, ya que su alteración constituye un factor de riesgo para el desarrollo de complicaciones maternas y fetales a corto, mediano y largo plazo. Los objetivos fueron, valorar el estado nutricional pregestacional y gestacional hasta la doceava semana que presentan las mujeres atendidas en el Centro de Salud N°3 de Loja, estimar su GP por trimestre y establecer la relación del estado nutricional y su GP. El estudio es descriptivo. La muestra fue de 92 gestantes que cumplieron los criterios de inclusión. Los datos se recogieron de las curvas de GP y de Índice de Masa Corporal (IMC) del Ministerio de Salud Pública (MSP) contenidas en las historias clínicas de las embarazadas. Luego de analizar la información se obtuvo, un IMC inicial promedio(X ̃) de 25,28Kg/m2 (±4,25DE), la población se dividió en, 56,5% con ENI normal, 28,3% sobrepeso, 14,1% obesidad y 1,1% infrapeso; la GP al final del tercer trimestre fue normal en 44,6%, menor a lo recomendado en 30,4% y excesiva en 27,2%. Se pudo constatar que no existe diferencia significativa (p>0,05) para la relación entre el ENI y la GP al final de la gestación. En conclusión el IMC inicial no es predictor de la GP final que alcanzará la gestante a término de este proceso y la alteración de esta variable podría estar determinada por otros factores.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 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) | 0.004 | 0.001 |
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".