Dietary sources of salt intake in adults and older people: a population-based study in a Brazilian town
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess salt intake and its dietary sources using biochemical and self-report methods and to characterize salt intake according to sociodemographic and disease-related variables in a sample of the Brazilian population. DESIGN: Population-based cross-sectional survey. SETTING: Salt intake was assessed by biochemical (24 h urinary Na excretion) and self-report methods (sodium FFQ, 24 h dietary recall, seasoned-salt questionnaire, discretionary-salt questionnaire and total reported salt intake).ParticipantsAdults and older people (n 517) aged 20-80 years, living in Artur Nogueira, São Paulo, Brazil. RESULTS: Mean salt intake based on 24 h urinary Na excretion and total reported salt intake was 10·5 and 11·0 g/d, respectively; both measures were significantly correlated. Discretionary salt and seasoned salt were the most important sources of salt intake (68·2 %). Men in the study consumed more salt than women as estimated by 24 h urinary Na excretion (11·7 v. 9·6 g salt/d; P<0·0001). Participants known to be hypertensive added more salt to their meals but consumed less salty ultra-processed foods. Waist circumference in both sexes and BMI were positively correlated with salt intake estimated by 24 h urinary Na excretion. In addition, regression analysis revealed that being a young male or having a high waist circumference was a predictor of higher salt intake. CONCLUSIONS: Salt intake in this population was well above the recommended amount. The main source of salt intake came from salt added during cooking. Salt intake varied according to sex and waist circumference.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».