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Enregistrement W1597678368 · doi:10.1002/fsn3.248

Sodium intake status in United States and potential reduction modeling: an <scp>NHANES</scp> 2007–2010 analysis

2015· article· en· W1597678368 sur OpenAlexaff
Sanjiv Agarwal, Victor L. Fulgoni, Lisa Spence, Priscilla Samuel

Notice bibliographique

RevueFood Science & Nutrition · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSodium Intake and Health
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSodiumLimitingHigh sodiumDietary SodiumAnimal scienceFood intakeMedicineFood scienceChemistryEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Limiting dietary sodium intake has been a consistent dietary recommendation. Using NHANES 2007-2010 data, we estimated current sodium intake and modeled the potential impact of a new sodium reduction technology on sodium intake. NHANES 2007-2010 data were used to assess current sodium intake. The National Cancer Institute method was used for usual intake determination. Suggested sodium reductions using SODA-LO (®) Salt Microspheres ranged from 20% to 30% in 953 foods and usual intakes were modeled by using various reduction factors and levels of market penetration. SAS 9.2, SUDAAN 11, and NHANES survey weights were used in all calculations with assessment across gender and age groups. Current (2007-2010) sodium intake (mg/day) exceeds recommendations across all age gender groups and has not changed during the last decade. However, sodium intake measured as a function of food intake (mg/g food) has decreased significantly during the last decade. Two food categories contribute about 2/3rd of total sodium intake: "Grain Products" and "Meat, Poultry, Fish & Mixtures". Sodium reduction, with 100% market penetration of the new technology, was estimated to be 230-300 mg/day or 7-9% of intake depending upon age and gender group. Sodium reduction innovations like SODA-LO (®) Salt Microspheres could contribute to meaningful reductions in sodium intake.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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