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Enregistrement W2958546018 · doi:10.1111/jch.13628

The Science of Salt: A global review on changes in sodium levels in foods

2019· review· en· W2958546018 sur OpenAlexaff
Joseph Alvin Santos, Emalie Sparks, Sudhir Raj Thout, Briar McKenzie, Kathy Trieu, Annet C. Hoek, Claire Johnson, Rachael McLean, JoAnne Arcand, Norman R.C. Campbell, Jacqui Webster

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Hypertension · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSodium Intake and Health
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of CalgaryOntario Tech University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilVicHealth
Mots-clésMedicineSodiumSalt (chemistry)Environmental healthFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review aims to summarize and synthesize studies reporting on changes in sodium levels in packaged food products, restaurant foods, and hospital or school meals, as a result of salt reduction interventions. Studies were extracted from those published in the Science of Salt Weekly between June 2013 and February 2018. Twenty-four studies were identified: 17 assessed the changes in packaged foods, four in restaurant foods, two in hospital or school meals, and one in both packaged and restaurant foods. Three types of interventions were evaluated as part of the studies: voluntary reductions (including targets), labeling, and interventions in institutional settings. Decreases in sodium were observed in all studies (n = 8) that included the same packaged foods matched at two time points, and in the studies carried out in hospitals and schools. However, there was little to no change in mean sodium levels in restaurant foods. The pooled analysis of change in sodium levels in packaged foods showed a decrease in sodium in unmatched food products (-36 mg/100 g, 95% CI -51 to -20 mg/100 g) and in five food categories-breakfast cereals, breads, processed meats, crisps and snacks, and soups. Twenty-two of the 24 studies were from high-income countries, limiting the applicability of the findings to lower resource settings.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,432
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,101 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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