Clinical effects of hydration, supplementary vitamins, and trace elements during end-of-life care for cancer patients
Bibliographic record
Abstract
Introducción: los estudios en consumo dietético infantil no se enfocan generalmente al tipo de líquidos consumidos.Objetivo: documentar los líquidos presentes en la dieta de infantes mexicanos < 1 año, participantes en la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición 2012 (ENSANUT-2012) de acuerdo a su edad y lactancia.Métodos: se analizaron las prácticas de alimentación de infantes < 1 año de la ENSANUT-2012 en niños no amamantados (no-A) y amamantados (A) determinado por status quo para el consumo de líquidos agrupados en: agua, fórmula, leche fortificada LICONSA, líquidos nutritivos (LN; atole con agua o leche y café con leche) y líquidos no-nutritivos (Lno-N): agua endulzada, bebidas a base de agua, tes, caldos de frijol o pollo, aguamiel y café con agua.A partir del recuerdo de la madre en los tres primeros días de nacidos (recién nacidos) de los infantes < 1 año, analizamos el consumo de líquidos sin agrupar.Calculamos porcentajes e intervalos de confianza (IC 95%) ajustados por diseño de encuesta.Las diferencias estadísticas se analizaron a través de la prueba Z con un valor p < 0,05.Resultados: en infantes < 6 meses se observó un alto consumo de leche materna seguido por fórmula (56,7%) y agua (51,1%).Fue más alta la proporción del consumo Lno-N en infantes no-A que en amamantados (p < 0,05).Más del 60% de infantes entre 6 meses y 1 año consumieron fórmula y no eran amamantados.En recién nacidos predominó el consumo de fórmula seguido por té o infusión.Conclusiones: los líquidos diferentes a la leche materna se encuentran indeseablemente en la alimentación de infantes mexicanos y los líquidos no nutritivos son consumidos antes que los nutritivos, resaltando negativas prácticas dietéticas tempranamente.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| 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) | 0.002 | 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".