Pamela Alejandra Ruiz Polit

Objetivo: Analizar, mediante Análisis de Componentes Principales (ACP), la estructura de factores de salud y socioeconómicos asociados al rendimiento académico en estudiantes universitarios de Nutrición y Dietética.Método: Estudio observacional, analítico y transversal (n=325). Se recolectaron variables de salud (antropometría, hábitos) y socioeconómicas (edad, nivel académico, entorno). Tras depuración, estandarización y pruebas de adecuación (KMO=0.803; Bartlett p<0.001), se aplicó ACP con rotación Varimax y se evaluó la asociación con el rendimiento mediante correlaciones y regresión logística.Resultados: El ACP extrajo tres componentes que explican el 78.09% de la varianza: PC1 (composición corporal), PC2 (características antropométricas) y PC3 (características demográficas: edad y nivel académico). Solo PC3 se asoció significativamente con el rendimiento (rPearson=0.192; rSpearman=0.218; p<0.001). En la regresión logística, PC3 fue el único predictor significativo (β=0.3679), con precisión global del 61.23%. PC1 y PC2 no aportaron explicación adicional. Se identificaron diferencias por sexo.Conclusiones: El desempeño académico se relaciona principalmente con factores demográficos (edad y avance curricular), mientras que los indicadores de salud corporal no muestran efectos directos. Los resultados apoyan intervenciones institucionales tempranas y diferenciadas, y un abordaje integral que incorpore determinantes sociales, además de ampliar futuras investigaciones con variables psicosociales y diseños longitudinales. assessed health (anthropometry, habits) and socioeconomic variables (age, academic level, context). After data cleaning, standardization, and adequacy tests (KMO=0.803; Bartlett p<0.001), PCA with Varimax rotation was applied. Associations with performance were tested using correlations and logistic regression.Results: PCA yielded three components explaining 78.09% of total variance: PC1 (body composition), PC2 (basic anthropometrics), and PC3 (demographic characteristics: age and academic level). Only PC3 was significantly associated with performance (Pearson r=0.192; Spearman r=0.218; p<0.001). In logistic regression, PC3 was the sole significant predictor (β=0.3679), with 61.23% overall accuracy. PC1 and PC2 did not add explanatory power. Sex-specific patterns were observed.Conclusions: Academic performance is primarily linked to demographic factors (age and curricular progression), whereas body-related health indicators show no direct effects. These findings support early, targeted institutional interventions and a multidimensional approach incorporating social determinants, and they underscore the need for future studies including psychosocial variables and longitudinal designs.

Introduction: Social determinants play a significant role in students’ health, nutritional status, and academic performance, particularly in socioeconomically vulnerable university populations. Objective: To analyze the relationship between social determinants, nutritional status, and academic performance among Ecuadorian university students using a multivariate approach. Methods: A quantitative, observational, cross-sectional study was conducted with 325 university students. Descriptive analyses, inferential tests (ANOVA and post hoc tests), and exploratory multivariate techniques, including Multiple Correspondence Analysis and cluster analysis, were applied using Python on the Google Colab platform. Results: Most students presented normal weight (72.3%), while 27.7% were classified as overweight or obese. No significant differences in academic performance were found according to nutritional status; however, affiliation with health services was significantly associated with academic performance (p < 0.05). Multivariate analysis identified three distinct student profiles based on social, nutritional, and academic characteristics. Conclusions: Academic performance is not directly explained by nutritional status but rather by the interaction of structural social determinants. Comprehensive institutional strategies addressing nutrition, social support, and health equity are needed to improve academic outcomes in higher education.

Introduction: Metabolic health in university students has gained relevance due to hidden risk factors not detected by traditional metrics. Objective: To determine the influence of relative muscle mass and visceral fat on metabolic risk in college students. Methodology: A cross-sectional study was conducted with 325 students aged 18 to 35. Body composition was assessed by bioimpedance, and multivariate logistic regression was performed adjusting for age, sex, body fat percentage, and visceral fat. Results: 68.31% of participants showed high metabolic risk. Visceral fat was the strongest predictor (OR = 3.18; p < 0.001). Male sex was protective (OR = 0.25; p = 0.031), while relative muscle mass was not statistically significant. Discussion: These findings align with recent literature emphasizing visceral fat as a superior marker to BMI or subcutaneous fat. The lack of significance for muscle mass may reflect the predominant effect of visceral adiposity. Conclusions: Visceral fat is a key determinant of metabolic risk in university students. Early detection and interventions focusing on visceral fat reduction and muscle strengthening are recommended.

La seguridad alimentaria depende de conocimientos y prácticas que no se distribuyen homogéneamente en la población estudiantil. Visualizar estos patrones y su gradiente socioeducativo puede orientar intervenciones educativas más eficaces. Estudio transversal, muestreo no probabilístico por conveniencia, con 310 personas del cantón Milagro (Ecuador). Se aplicó cuestionario digital sobre sociodemografía, conocimientos y prácticas en inocuidad, y exposición informativa. Se construyó una matriz indicadora y se realizó HJ-Biplot (=0,5) para representar simultáneamente individuos y categorías; se exploraron tipologías mediante k-means (k=3). Predominaron mujeres (60,3%) y edades 18–25 años. Reportaron saber qué es contaminación (80,3%) y seguridad alimentaria (65,2%); 53,9% indicó conocer toxicología alimentaria. En prácticas, la mayoría optó por descartar alimentos deteriorados y detener el consumo ante sabor extraño. El HJ-Biplot mostró dos ejes (18,95% y 8,82% de varianza explicada) con co-alineación entre vectores de conocimiento, prácticas preventivas y exposición informativa (formación institucional y páginas web). Los clústeres distinguieron perfiles: (i) alto conocimiento/práctica coherente; (ii) intermedio; (iii) menor exposición formativa y prácticas menos consistentes. El mapa revela un gradiente socioeducativo: mayor escolaridad y exposición informativa se asocian con conductas más seguras. El HJ-Biplot ofrece una cartografía útil para focalizar estrategias curriculares y de comunicación de riesgos. Limitaciones: diseño transversal y muestreo por conveniencia restringen inferencias causales y generalización. Se recomienda evaluar intervenciones educativas y su desplazamiento en el plano factorial en estudios longitudinales.

Introducción: La anemia por deficiencia de hierro es un problema de salud pública en Ecuador, por tal motivo desde las instituciones públicas en salud se incorporó la suplementación con micronutrientes de hierro encapsulado denominado Chis-Paz las que fueron entregadas en el cantón Samborondón al total de niños atendidos en el 2022. Objetivo: Evaluar el efecto de la suplementación con micronutrientes en la prevención de anemia en niños y niñas de 6 a 23 meses en el canton Samborondón. Metodología: Fundamenta desde lo analítico, observacional y longitudinal en niños y niñas de la unidad de salud Tarifa en el cantón Samborondón con la participación de 185 niños y niñas de 6 hasta 23 meses de edad. Resultados: Toma de hemoglobina en dos sesiones, la primera toma con niveles de hemoglobina en mayor concentración se situaron en los 11g/dl con 96,8% (179) niños y niñas y la segunda toma de hemoglobina los valores con mayor frecuencia se ubicaron en los 12g/dl con 69,2% (128) niños y niñas. Conclución: El efecto de la suplementación incide en la prevención de la anemia siempre y cuando se consuma el total de lo prescrito en los niños en su alimentación diaria que corresponde a 60 sobres.

Introducción: La calidad del sueño es un tema relevante en salud pública, asociado con problemas físicos y psicológicos. Su deterioro ha crecido, y un tercio de la población presenta trastornos del sueño, los cuales están relacionados con enfermedades crónicas. Este estudio investiga la relación entre la calidad del sueño y los indicadores antropométricos, utilizando el Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM). Objetivo: Explorar cómo los indicadores antropométricos, como el índice de masa corporal (IMC), se relacionan con la calidad del sueño en una muestra de adultos. Metodología: Se realizó un estudio transversal con 102 participantes, utilizando un cuestionario autoadministrado para recoger datos sobre calidad del sueño y medidas antropométricas. El ACM se aplicó para identificar asociaciones entre variables categóricas. Resultados: Los hallazgos revelan que el 86,27% de las mujeres reportan calidad de sueño bastante buena, mientras que el sobrepeso está asociado a una mayor incidencia de mala calidad de sueño. Además, la edad y el género son factores relevantes. Discusión: El ACM facilitó la identificación de patrones complejos y subrayó la interrelación entre la calidad del sueño y las características antropométricas. Estos resultados destacan la importancia de considerar múltiples factores en la evaluación de la calidad del sueño y sugieren futuras líneas de investigación en salud pública y nutrición.

La calidad del sueño es esencial para la salud física y mental, influenciada por factores como el género, edad, y entorno. La falta de sueño puede causar enfermedades crónicas y reducir la calidad de vida, destacando la importancia de analizar sus determinantes. El estudio busca explorar la relación entre la calidad del sueño y factores sociodemográficos mediante el uso del algoritmo K-Modes, destacando patrones en la población adulta. Se realizó un estudio transversal con 102 participantes. Se analizaron variables como calidad del sueño, latencia, duración, género, edad, lugar de procedencia y nivel educativo. El algoritmo K-Modes fue utilizado para agrupar datos categóricos en clústeres. El análisis reveló tres clústeres principales con características distintivas en cuanto a la calidad del sueño y factores sociodemográficos. Las mujeres jóvenes reportaron mejores condiciones de sueño, mientras que las personas mayores, especialmente de áreas rurales y con menor nivel educativo, tendieron a tener peor calidad de sueño. Los hallazgos destacan la influencia del género, edad, lugar de procedencia y nivel educativo en la calidad del sueño. Las mujeres, jóvenes y personas con mayor nivel educativo suelen reportar mejor calidad de sueño. Los adultos mayores y quienes viven en zonas rurales tienen más probabilidades de reportar mala calidad del sueño. La calidad del sueño está influenciada por factores sociodemográficos como el género, edad y lugar de residencia. El uso de herramientas como el algoritmo K-Modes permite identificar patrones para desarrollar intervenciones personalizadas que mejoren la calidad del sueño en poblaciones vulnerables.