Efectos del consumo de gelatina enriquecida con fresa, guayaba y arándanos en el estado nutricional y cognitivo de adultos mayores
Bibliographic record
Abstract
El envejecimiento conlleva cambios significativos en la funcionalidad y el estado nutricional de los adultos mayores, lo que plantea dificultades para satisfacer sus necesidades alimenticias y cognitivas. Este estudio exploró los efectos del consumo de gelatina enriquecida con fresa, guayaba y arándanos sobre el estado nutricional y cognitivo de adultos mayores residentes en la casa de reposo Ángeles, en Atizapán de Zaragoza, Estado de México. La investigación se diseñó como un estudio descriptivo, empleando medidas antropométricas y herramientas como el Montreal Cognitive Assessment y el SARC-F para evaluar los resultados. Los participantes mostraron inicialmente una alta prevalencia de malnutrición, con el 46% en normo peso y el resto dividido entre sobrepeso y bajo peso. Tras tres meses de consumo regular del producto, se observó una mejora en la distribución del IMC, con una disminución de casos de bajo peso y sobrepeso al 27% cada uno. Adicionalmente, se identificaron pequeñas mejoras en la memoria y la salud cognitiva, atribuidas al contenido de antioxidantes y vitaminas del producto. Sin embargo, más del 90% de los participantes seguían presentando algún grado de deterioro cognitivo. Aunque los resultados indican un efecto positivo del consumo de gelatina como parte de una dieta funcional, no son concluyentes debido a limitaciones metodológicas y al tamaño reducido de la muestra. Estos hallazgos destacan la necesidad de estudios adicionales para validar estas intervenciones nutricionales en poblaciones de adultos mayores.
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 | 0.000 | 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".