Deterioro cognitivo asociado a obesidad en adultos en un hospital general en Cuernavaca, Morelos
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: estimar la asociación entre deterioro cognitivo y obesidad en adultos. Métodos: estudio transversal analítico con una muestra no probabilística de casos consecutivos. Se incluyeron 112 participantes de 20 a 64 años de edad, con peso normal y con obesidad, que acudieron a la consulta externa del Hospital General Regional con Medicina Familiar No. 1, en Cuernavaca, Morelos, México. Se utilizó la escala de Evaluación Cognitiva de Montreal y se evaluaron covariables como actividad física, consumo calórico, sexo, edad, circunferencia de cintura y porcentaje de grasa corporal. Los datos se analizaron con el programa estadístico stata 11.1. Resultados: de los 112 participantes, 23 eran hombres y 89, mujeres; el rango de edad fue de 20 a 64 años (mediana 30 años). Se encontraron diferencias estadísticamente significativas (p<0.05) entre los grupos con y sin deterioro cognitivo en las variables: escolaridad, edad, nivel de grasa visceral, porcentaje de grasa corporal, circunferencia de cintura y calidad muscular. Después de ajustar por edad, sexo, nivel de educación, actividad física y consumo de calorías diarias, la obesidad se asoció significativamente con un incremento de la posibilidad de presentar deterioro cognitivo (rm = 3.77, ic 95% = 1.004-14.190, p <0,04). Conclusión: la obesidad se asoció con mayor posibilidad de presentar deterioro cognitivo, mientras que la escolaridad superior se asoció con una menor posibilidad de presentarlo.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 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) | 0.001 | 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".