Análisis espacial de sobrepeso, obesidad y factores de riesgo cardiometabólico en San Luis Potosí, México.
Bibliographic record
Abstract
Introducción. El acceso a los ambientes obeso-génicos contribuye a la concentración de la prevalencia de la obesidad en regiones específicas. Sin embargo, su distribución espacial en conjunto con otros factores de riesgo cardiometabólico (RCM) en adultos jóvenes, no ha sido estudiada en detalle.Objetivo. Estudiar las propiedades espaciales de primero y segundo orden de puntos de sobrepeso, obesidad y otros factores de RCM en la zona metropolitana de San Luis Potosí (ZMSLP), México.Material y métodos. Estudio transversal analítico con 13,985 participantes de 18 a 24 años de edad. Se caracterizó la distribución espacial de puntos y se elaboró la cartografía de su densidad en la ZMSLP en función de sobrepeso, obesidad y otros factores de RCM como presión arterial (PA) sistólica y diastólica alteradas, prediabetes, colesterol total y triglicéridos incrementados.Resultados. Existe una considerable heterogeneidad espacial en las tasas de sobrepeso y obesidad, las cuales dependen más espacialmente para los hombres que para las mujeres. El patrón espacial de otros factores de RCM como niveles alterados de de PA sistólica y diastólica, glucosa, colesterol total y triglicéridos es aleatorio.Conclusión. El análisis espacial permite conocer el comportamiento de la obesidad y otros factores del RCM desde una perspectiva regional, identificando zonas donde se requiere priorizar acciones.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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".