442 SUCCESS OF UK POPULATION SALT REDUCTION
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The UK is reducing salt intake. We provide an insight into the programme with an aim of helping other countries to follow. Methods: The key to the UK policy is (1) Setting up action group with strong leadership; (2) Determining salt consumption by measuring 24-hour urinary sodium (UNa) in a random sample of the population, identifying the major sources of salt, and developing a salt reduction strategy; (3) Encouraging industry reformulation, through progressively lower voluntary salt targets for >80 categories of foods, with a clear timeframe; (4) Consumer awareness campaign; (5) Clear nutritional labelling of foods; (6) Monitoring progress by (a) frequent surveys of salt content in foods with naming and shaming as well as praising individual companies, (b) repeated 24-hour UNa at 2-3 year intervals. Findings: (1) Product surveys consistently demonstrate significant reductions in the salt content of foods, e.g. 20% reduction of the salt content in bread from 2001 to 2011. (2) The average salt intake in the population as measured by 24-hour UNa decreased from 9.5 g/d in 2001 to 8.1 g/d in 2011 (i.e. 15% reduction, P < 0.05). Conclusions: The UK salt reduction programme is successfully reducing the salt intake of the whole UK population by gradual reformulation on a voluntary basis. Several countries, e.g. the US, Canada and Australia, are following the UK's lead. The challenge now is to engage all other countries around the world with appropriate local modifications. A reduction in salt intake worldwide will result in major public health improvements and cost-savings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».