¿Siguen patrones de dieta mediterránea los universitarios españoles?

Objetivo: Determinar el patrón de consumo de alimentos del alumnado de la Universidad de Alicante (UA) mediante el grado de adecuación a la dieta mediterránea. Método: Estudio transversal descriptivo para estimar la ingesta individual a través de un cuestionario de frecuencia de consumo de alimentos (CFCA) en una muestra representativa de 380 universitarios. Variables a estudio: edad, sexo, área geográfica de procedencia, peso y talla autoreferidos. Así como los alimentos y frecuencias de consumo que componen el CFCA. Se determinó el porcentaje de adecuación teniendo en cuenta, consumo real sobre consumo recomendado por la guía dieta mediterránea tradicional: (100 x raciones consumidas/raciones recomendadas). Se establecieron 5 rangos de porcentaje adecuación: consumo óptimo (80%-119%), consumo aceptable (60%-79%), consumo deficiente (40%-59%), consumo muy deficiente (< 39%), consumo excesivo (> 120%). Se realizó contraste de diferencia de proporciones y la prueba t-Student con EPIDAT 3.1, y SPSS 15.0. Resultados: Prevalencia de sobrepeso-obesidad, es mayor en hombres (34,6%) que en mujeres (9,8%), p < 0,001. Mientras que las mujeres presentan mayor prevalencia de bajo peso (7,0%) que hombres (0,7%), p < 0,05. El consumo de cereales y derivados es muy deficiente (mujeres = 90,6; hombres = 94,9), y el consumo de carnes rojas (mujeres = 90,6; hombres = 92,7) y embutidos (mujeres = 95,9%, hombres = 96,3%) es excesivo. Ningún alumno cubre un “consumo óptimo” o un “consumo aceptable” de todos los grupos de alimentos (n = 12). Discusión: El nivel educativo y el acceso a la información no protegen a la población universitaria de factores socioambientales que influencian sus hábitos alimentarios. Deben reforzarse estrategias de salud pública dirigidas a este grupo de población.

Image Noise Removal on Heterogeneous CPU-GPU Configurations

A parallel algorithm to remove impulsive noise in digital images using heterogeneous CPU/GPU computing is proposed. The parallel denoising algorithm is based on the peer group concept and uses an Euclidean metric. In order to identify the amount of pixels to be allocated in multi-core and GPUs, a performance analysis using large images is presented. A comparison of the parallel implementation in multi-core, GPUs and a combination of both is performed. Performance has been evaluated in terms of execution time and Megapixels/second. We present several optimization strategies especially effective for the multi-core environment, and demonstrate significant performance improvements. The main advantage of the proposed noise removal methodology is its computational speed, which enables efficient filtering of color images in real-time applications.