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Enregistrement W2469064974 · doi:10.2196/resprot.6282

Reliable Quantification of the Potential for Equations Based on Spot Urine Samples to Estimate Population Salt Intake: Protocol for a Systematic Review and Meta-Analysis

2016· review· en· W2469064974 sur OpenAlexaffvenue
Liping Huang, Michelle Crino, Jason Wu, Mark Woodward, Mary‐Anne Land, Rachael McLean, Jacqui Webster, Batsaikhan Enkhtungalag, Caryl Nowson, Paul Elliott, Mary E. Cogswell, Ulla Toft, José Geraldo Mill, Tânia Weber Furlanetto, Jasminka Z. Ilich, Yet Hoi Hong, Damian Cohall, Leonella Luzardo, Óscar Noboa, Ellen Holm, Alexander L. Gerbes, Bahaa Eldeen Senousy, Sonat Pınar Kara, Lizzy M. Brewster, Hirotsugu Ueshima, Srinivas Subramanian, Boon Wee Teo, Norrina B. Allen, Sohel Reza Choudhury, Jorge Polónia, Yoshinari Yasuda, Norm R.C. Campbell, Bruce Neal, Kristina Petersen

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2016
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSodium Intake and Health
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésPopulationUrineProtocol (science)Meta-analysisCochrane LibraryMedicineEnvironmental healthInternal medicinePathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Methods based on spot urine samples (a single sample at one time-point) have been identified as a possible alternative approach to 24-hour urine samples for determining mean population salt intake. OBJECTIVE: The aim of this study is to identify a reliable method for estimating mean population salt intake from spot urine samples. This will be done by comparing the performance of existing equations against one other and against estimates derived from 24-hour urine samples. The effects of factors such as ethnicity, sex, age, body mass index, antihypertensive drug use, health status, and timing of spot urine collection will be explored. The capacity of spot urine samples to measure change in salt intake over time will also be determined. Finally, we aim to develop a novel equation (or equations) that performs better than existing equations to estimate mean population salt intake. METHODS: A systematic review and meta-analysis of individual participant data will be conducted. A search has been conducted to identify human studies that report salt (or sodium) excretion based upon 24-hour urine samples and spot urine samples. There were no restrictions on language, study sample size, or characteristics of the study population. MEDLINE via OvidSP (1946-present), Premedline via OvidSP, EMBASE, Global Health via OvidSP (1910-present), and the Cochrane Library were searched, and two reviewers identified eligible studies. The authors of these studies will be invited to contribute data according to a standard format. Individual participant records will be compiled and a series of analyses will be completed to: (1) compare existing equations for estimating 24-hour salt intake from spot urine samples with 24-hour urine samples, and assess the degree of bias according to key demographic and clinical characteristics; (2) assess the reliability of using spot urine samples to measure population changes in salt intake overtime; and (3) develop a novel equation that performs better than existing equations to estimate mean population salt intake. RESULTS: The search strategy identified 538 records; 100 records were obtained for review in full text and 73 have been confirmed as eligible. In addition, 68 abstracts were identified, some of which may contain data eligible for inclusion. Individual participant data will be requested from the authors of eligible studies. CONCLUSIONS: Many equations for estimating salt intake from spot urine samples have been developed and validated, although most have been studied in very specific settings. This meta-analysis of individual participant data will enable a much broader understanding of the capacity for spot urine samples to estimate population salt 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,549
Tête enseignante GPT0,632
Écart entre enseignants0,083 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations9
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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