Impacto del Covid-19 en la malnutrición de niños de 0-2 años, desafíos: Revisión Sistemática
Bibliographic record
Abstract
Durante la pandemia de COVID-19, la malnutrición en niños menores de 2 años se ha convertido en un problema significativo que afecta su crecimiento y desarrollo óptimo. Este estudio se centra en identificar los desafíos específicos que enfrentó la malnutrición infantil durante esta crisis global. Los objetivos incluyeron describir el impacto del COVID-19 en el estado nutricional infantil, identificar las complicaciones de salud más prevalentes y determinar los factores de riesgo asociados con la malnutrición en este contexto. Mediante una revisión sistemática de 67 estudios seleccionados con criterios rigurosos de inclusión y exclusión, se aplicaron herramientas reconocidas como PRISMA, Newcastle-Ottawa y CONSORT para evaluar los datos recopilados. Los resultados revelaron que la pandemia tuvo un impacto negativo significativo en el estado nutricional de los niños, exacerbando complicaciones respiratorias, musculoesqueléticas y del desarrollo. Factores como la pobreza, la inseguridad alimentaria y políticas inadecuadas fueron identificados como determinantes críticos de la malnutrición. En conclusión, se subraya la urgente necesidad de intervenciones integrales que aborden estos factores sociales, económicos y de salud para mitigar los efectos adversos de la pandemia en la nutrición infantil y promover un desarrollo saludable en esta vulnerable población.
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 | 0.073 | 0.079 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.007 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".