La relación de la inactividad física con los factores de riesgo:" un estudio comparativo México Chile
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Abstract
El objetivo de la presente investigación fue relacionar la inactividad física y los factores de riesgo en estudiantes universitarios de dos universidades de México y Chile. \nSegún datos obtenidos de 24 países en la Región de las Américas, más de la mitad de la población es inactiva, es decir, no observa la recomendación de un mínimo de 30 minutos diarios de actividad moderadamente intensa por lo menos 5 días a la semana. Se calcularon la carga de mortalidad por enfermedades crónicas no transmisibles (ECNT) asociadas a la inactividad física (IF) y estiman el número de no muertes potencialmente prevenibles si se reduce la prevalencia de IF. Respecto a los \nniveles de actividad física globales, los resultados indican un alto porcentaje de adolescentes ‘inactivos’, seguido de porcentajes medios de activos’ y \n‘moderadamente activos’, siendo bajo el porcentaje de adolescentes ‘muy inactivos’. \nLa metodología en la presente investigación fue de tipo prospectiva, descriptivo y trasversal, comparativa y no experimental. Se llevó a cabo en dos universidades de \nMéxico y Chile, y se trabajó con 60 jóvenes universitarios. Se aplicó el Cuestionario \nInternacional de actividad física (IPAQ) y la encuesta nacional de riesgos, estos instrumentos se aplicaron en una sola ocasión. \nLos principales resultados que se obtuvieron que los jóvenes mexicanos y chilenos estuvieron por arriba de los registros de la ENSANUT 2012 en donde se reporta que en promedio están sentados 210 minutos al día y en un día de fin de semana los mexicanos pasan más tiempo sentados que los chilenos. La mayoría de los mexicanos no caminan mucho y los chilenos como mínimo caminan dos días de la semana por lo menos 10 minutos al día. Los jovenes Méxicanos caminan en \npromedio entre 20 y 360 minutos a diferencia de los chilenos que pasan entre 30 y 300 min caminando en un día de trabajo. \nDentro de las conclusiones se llegó a que los chilenos pasan más tiempo sentado entre semana a diferencia de los mexicanos que ocupan más tiempo sentado en un fin de semana. Por otro lado no se hacen las recomendaciones necesarias de actividad física, por lo cual en México hay mayor índice de inactividad que en Chile, sin embargo Chile también es un país inactivo ya que también hay un gran índice de jóvenes sedentarios
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".