Automatización del diagnóstico de índice de masa corporal (IMC) y sus factores de riesgo para la salud. Evaluación antropométrica en universitarios
Bibliographic record
Abstract
El objetivo del trabajo fue automatizar el diagnóstico del Índice de Masa Corporal (IMC) y sus factores de riesgo para la salud. Se ha realizado un estudio transversal analítico en 232 estudiantes (67,24 % mujeres y 32,72 % hombres) de la carrera de química de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH) de Riobamba, Ecuador. El estudio se basó en medidas antropométricas: edad, sexo, estatura, peso, cintura y cadera. Posteriormente, se estableció el IMC, % grasa, distribución de grasa y riesgos para la salud según la clasificación de la OMS. Para el análisis de los datos se utilizó un modelo de regresión múltiple. El análisis muestra que el IMC tiene una fuerte asociación con él % grasa, la misma que a su vez es muy diferenciada según el sexo. En hombres: edad promedio (21,76 ± 2,44) años, % Grasa (16,91 ± 3,99), IMC (23,37 ± 3,20) Kg/m2, y distribución de grasa (88,06 ± 4,97); en mujeres: edad promedio (20,94 ± 1,90) años, % grasa (27,34 ± 4,34), IMC (23,46 ± 3,56) Kg/m2 y distribución de grasa (85,16 ± 5,87). Riesgos de salud en general: normal 64,66 %, delgadez I 5,17%, delgadez II 1,29 %, delgadez III 0,43 %, sobrepeso 23.70 % (14,65% mujeres, 9 % hombres), obesidad I 3,31 % y obesidad II 0,43 %. Los indicadores antropométricos identifican riesgos para la salud que deben ser atendidos de forma emergente a corto y mediano plazo.
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 | 0.006 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 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".