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Record W4415080519 · doi:10.21142/tb.2019.1029

Influencia de las dietas vegetarianas sobre parámetros bioquímicos nutricionales durante el periodo de gestación: revisión sistemática

2019· dissertation· es· W4415080519 on OpenAlexaboutno aff
Joan-Enrique Rodriguez, Fiorella Rocío Ricardi Mejía, L.J. Posso Gomez

Bibliographic record

VenueUniversidad Científica del Sur · 2019
Typedissertation
Languagees
FieldEnvironmental Science
TopicAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsInfant developmentInfant nutritionPhysical activity

Abstract

fetched live from OpenAlex

Actualmente, las dietas vegetarianas han demostrado ser una tendencia que va en aumento. Estas se caracterizan por excluir todo tipo de carne, productos cárnicos, pescados, moluscos y crustáceos, aunque existen sub-clasificaciones como los ovo-lacto vegetarianos, lacto-vegetarianos o vegetarianos estrictos (veganos). Aunque se propone que este tipo de dietas son nutricionalmente adecuadas, poco se sabe sobre el efecto que tienen durante períodos de altos requerimientos nutricionales. El objetivo del estudio fue conocer cómo influye una dieta vegetariana en comparación a una dieta omnívora sobre los parámetros bioquímicos nutricionales (vitamina b12, homocisteína, calcio, hierro, zinc y AG omega-3) en la mujer durante el periodo de gestación. Para ello, se condujo una revisión sistemática a través de 3 bases de datos: MEDLINE (PubMed), Scopus y Science Direct. De los 518 estudios encontrados solo 9 estudios observacionales fueron incluidos para revisión. La calidad metodológica se evaluó mediante la escala de “NEWCASTLE-OTTAWA” en artículos de caso control y cohortes mientras que los artículos con estudios transversales se evaluaron mediante la declaración “STROBE”. Los resultados muestran que llevar una alimentación bien estructurada, independientemente si es vegetariana u omnívora , resulta igual de beneficiosa y le aporta al ser humano los nutrientes necesarios para poder desarrollarse en cualquier etapa de la vida. Además, se debe tener en cuenta que en algunas etapas críticas de la vida es crucial que esta alimentación balanceada vaya de la mano con una adecuada suplementación.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.062
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.002

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.223
Teacher spread0.216 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2019
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