Prevalencia de hiperlipidemia y factores asociados en adolescentes de los colegios de la ciudad de Cuenca. Cuenca 2007
Bibliographic record
Abstract
Se realizó un estudio transversal en 237 adolescentes con edades comprendidas entre 12 y 19 años. La muestra fue aleatoria, estratificada, proporcional de un universo finito y homogéneo. Se determinaron los valores en suero de colesterol, triglicéridos LDL y HDL en mg/dl. Se midieron los índices antropométricos de peso, talla y se clasificó el estado nutricional de acuerdo a IMC según normas del International Task Force; los antecedentes familiares, la actividad física, el estado nutricional y los hábitos alimenticios. Se realizó un análisis univariado, bivariado y multivariado. La prevalencia de hiperlipidemia fue de 29.1 por ciento (IC: 23.3 por ciento - 34.8 por ciento). Hipertrigliceridemia 17.3 por ciento. Hipercolesterolemia 16.5 por ciento. La prevalencia de sobrepeso fue de 16 por ciento y la obesidad un 2.5 por ciento. El 54 por ciento de adolescentes son sedentarios. El 67.5 por ciento manifiesta tener antecedentes familiares. En cuanto a los patrones de ingesta alimenticia se halló bajo consumo de lácteos y huevos 59.9 por ciento, de frutas 51.1 por ciento, de verduras, 70 por ciento, de carnes 72.2 por ciento, y de cereales 30.4 por ciento. El exceso de consumo de cereales (OR 2.4 IC 1.2 - 4.8) y el sobrepeso (OR 3.4 IC 1.6 - 6.9) resultaron ser factores de riesgo para la hiperlipidemia, mientras que la talla (OR 0.5 IC 0.2 - 0.9) resultó ser un factor protector. Existe una alta prevalencia de hiperlipidemia en los adolescentes escolarizados de la ciudad de Cuenca. Es necesario implementar programas d intervención adcuados para adoptar estilos de vida saludables
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 | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".