Temporal trend analysis of stroke and salt intake: a 15-year population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The aim of this study was to evaluate temporal trends of salt intake with stroke incidence, stroke subtypes, and blood pressure in an adult population.Methods: Data were extracted from Isfahan Salt Study. The stroke incidence rate, average salt intake, systolic and diastolic blood pressure in adults, aged over 18 years were considered from 2000 to 2014. The Average Annual Percent Changes (AAPC), parallelism, and the coincidence of trends were estimated, using a permutation test.Results: The trend of salt intake was increased from 2010 to 2014 (AAPC = +1.59, P-value = 0.004). The trend of the stroke incidence rate was nonlinear with two change points in 2003 and 2009. The overall stroke incidence rate increased by 6.65% per year (95% CI: 1.66, 11.8, P-value = 0.015). The temporal trend changes of stroke incidence rate were steeper in patients who aged 40–45 and over 50 years (+6 to +11.5%) than in patients who aged 19–40 and 45–50 (range: −3.3% to 0). The parallelism hypothesis of longitudinal changes between salt intake and ischemic stroke was accepted in patients, aged <50 years (P-value = 0.871).Conclusions: The average salt intake and its cone-shaped variance over 15 years of the study, indicated that salt intake reduction programs and policies were effective to stop associating intake increase until 2007, however, associated intake was increased since that time, which necessitates performing preventive programs. More importantly, the trend of salt intake and ischemic stroke was similar in patients who aged <50 years, regardless of considering their blood pressure.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».