El trabajo reciente sobre la segregación en México muestra que las ciudades de mayor costo y más alto están más segregadas, aunque existen algunas diferencias regionales en todo el país (Monkkonen 2012b, 2018). Las ciudades en la región norte de México tienen una mayor presencia de trabajadores formales y hogares de altos ingresos, mientras que las ciudades en el sur tienen una proporción mucho mayor de hogares de bajos ingresos y población indígena. Estos dos hallazgos se alinean con las tendencias generales de desarrollo regional en México, es decir, la industrialización de las ciudades del norte y la pobreza persistente en el sur (Garza 1999; Trejo Nieto 2019). No obstante, la ciudad media en el sur está aproximadamente un 10% menos segregada que la ciudad media del norte.
El MCMA, ubicado en la región central de México, tiene la mayor proporción de trabajadores en el sector informal (54%) en el país. Al mismo tiempo que alberga a los hogares más ricos del país, el gobierno federal y las instituciones culturales más prominentes de la nación, el MCMA también tiene una alta proporción de hogares de bajos ingresos (38%), una participación solo superada por el Región del Sur (Monkkonen 2012b). El MCMA también tiene una parte desproporcionada de los hogares de altos ingresos: utilizando un conjunto de datos separado de 2015 (Inegi 2015a, b), encontramos aproximadamente el 18% de los hogares en la Ciudad de México caen en el decile superior de los ganadores de todo el país. Este número es solo del 15% para todo el MCMA.
El MCMA es relativamente desigual pero no socialmente segregado. En 2014, en comparación con los estados del país, la Ciudad de México tenía el quinto coeficiente de Gini más alto (0.48), y los estados del estado de Hidalgo y México tenían coeficientes de Gini de 0.48 y 0.44, respectivamente (OCDE 2019a). Además de la desigualdad de ingresos y el perfil ocupacional, el tamaño de la ciudad y el crecimiento urbano son impulsores fundamentales de la segregación socioeconómica (Monkkonen 2012a; Rubalcava y Schteingart 2000; Ariza y Solis 2009). A medida que las ciudades amplían sus territorios, aumentan las distancias y las disparidades en el valor de la tierra, lo que conduce a vecindarios más diferenciados (Mills y Hamilton 1994).
El rápido crecimiento de la población de la MCMA tuvo lugar en forma de densificación del área urbana existente, así como la expansión a los municipios vecinos por parte de los migrantes que se mudan de otros estados y de la Ciudad de México a la periferia metropolitana. La expansión horizontal es consistente con patrones de diferenciación espacial a medida que se desarrollan nuevos vecindarios.
¿Cuál es el NRS de México?
Objetivo:
Los pacientes hospitalizados tienen un alto riesgo de desnutrición, especialmente aquellos con cáncer. Hay algunas herramientas de detección que conducen a la detección de desnutrición en pacientes hospitalizados, como el examen de riesgo nutricional 2002 (NRS-2002), que utilizamos en la población mexicana con cáncer en el momento del ingreso hospitalario para determinar la prevalencia del riesgo de desnutrición, y para determinar, así como el mejor elemento predictivo para medir el riesgo nutricional en nuestra población.
Metodología:
Se evaluó el estado nutricional en pacientes con cáncer con NRS 2002 durante el ingreso hospitalario. Para el análisis de pruebas paramétricas no estadísticas variables, se utilizaron pruebas de Student-T, prueba de Pearson y Spearman, así como prueba ANOVA. Para determinar el mejor elemento para predecir el riesgo nutricional en la población mexicana con cáncer, se aplicó una prueba de regresión logística.
Resultados:
De nuestra población, el 50.2% de se clasificaron como pacientes en riesgo nutricional al ingreso hospitalario. Género, edad, niveles normales de IMC inferior a 20.5, ingesta de alimentos, pérdida de peso y cáncer hematológico se asociaron con riesgo nutricional (P <0.05). El mejor modelo de regresión logística para predecir el riesgo nutricional fue el mismo utilizado por el cuestionario NRS-2002 (P <0.05).
Conclusión:
La prevalencia de desnutrición es alta en pacientes con cáncer y el NRS-2002 es una herramienta confiable para predecir el riesgo nutricional en la población mexicana con cáncer.
¿Qué significan las siglas NRS?
Hay muchas abreviaturas utilizadas en aplicaciones como Snapchat, Instagram y Twitter.
Y «NRS» es bastante sencillo. El término «nrs» significa «sin respuestas».
Según Urban Dictionary, «NRS» básicamente implica que está demasiado ocupado o simplemente no quiere responder a nadie.
Entonces, si está a punto de presionar el heno, se ha quedado sin datos o por cualquier motivo, desea que todos sepan que no responderá a sus mensajes, entonces simplemente agregar ‘NRS’ a un complemento es el camino a seguir.
Los usuarios de Snapchat casi están a punto de tener su propio idioma en este momento.
Y si se está acostumbrando a todos los diferentes términos y agastas de palabras, entonces es posible que necesite una mano en el camino.
La abreviatura «S/R» probablemente significa «respuestas lentas», por lo que al agregar esto a un complemento, básicamente advierte a todos que si le envían un mensaje, es poco probable que reciban una respuesta por un tiempo.
Algunos usuarios de Snapchat han sugerido que ‘s/r’ podría significar ‘rayas/recents’, lo que significaría que la persona que le envía ‘s/r’ quiere mantener su racha instantánea en la aplicación (enviando instantáneas de un lado a otro) o usted ‘Re uno de sus’ recientes ‘en términos de personas que les han enviado instantáneas.
Además de «NRS», hay una tonelada de otras abreviaturas que puede usar en Snapchat para facilitar la vida.
Muchas personas son inteligentes cuando se trata de «DM» o «PM», simplemente significa mensaje «directo» o «privado».
Si busca una interacción social en línea, agregue «AMA» a una publicación, lo que significa «preguntarme cualquier cosa», seguramente se compromete a los seguidores.
¿Qué es la NRS 2002?
Los resultados del análisis VIF para las variables mostraron que no había sesgo de colinealidad (Tabla S1 en el apéndice suplementario). Los análisis no ajustados y ajustados multivariados de la relación entre la puntuación NRS y el NV-HAP se muestran en la Tabla 2. La puntuación NRS, ya sea una variable categórica o continua, se asoció independientemente con el riesgo de NV-HAP en diferentes modelos de regresión logística multivariante . Los pacientes con puntaje NRS ≥ 3 tenían un riesgo más alto de NV-HAP (OR = 7.31; IC del 95%: 5.86, 9.31) que aquellos con puntaje NRS fueron <3. Después de ajustar la edad y el sexo (Modelo I), la asociación permaneció sin cambios (OR = 4.39; IC 95%: 3.47, 5.55).
Después de un ajuste adicional por accidente cerebrovascular, CCI, tiempo de riesgo, catéter venoso central, alimentación de tubo enteral, índice de Barthel y escala de caída de Morse (Modelo II), la asociación no cambió (OR = 1.97; IC del 95%: 1.52, 2.56) . Finalmente, en el modelo completamente ajustado (Modelo III), el OR fue 2.06 (IC 95%: 1.58, 2.70). Del mismo modo, el aumento de 1 punto en la puntuación NRS se asoció con un 105,74,28 y un riesgo 30% mayor de NV-HAP en diferentes modelos de regresión logística multivariante.
Se encontraron un total de 174 pacientes con datos de puntaje NRS faltantes. Después de excluir a 40 pacientes con admisiones repetidas, 134 pacientes con datos de puntaje NRS faltantes fueron retenidos, lo que representa el 0.2% de todos los pacientes analizados (134/ 67,280). No hubo diferencias significativas en la mayoría de las características basales, incluido el índice de comorbilidad de Charlson, entre los dos grupos (Tabla S3 en el Apéndice suplementario).
En los análisis de sensibilidad, se observaron resultados similares en los análisis utilizando un método GEE con un enlace logit y una matriz de correlación intercambiable (Tabla S4 en el apéndice complementario).
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