Spot Urine Is a Poor Predictor of Dietary Sodium Intake in Individuals
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Sun et al. describe a validation study to develop and test formulae to convert measures from spot urine into an estimate of 24-hour urinary sodium excretion in Chinese patients with hypertension.1 The proposed Sun_C formulae (for men ane women) are similar to an increasing number of published formulae2 which are derived from regression analysis of spot and 24-hour urine results, and include age, weight, and gender as well as urinary parameters. Consistent with other formulae, the Sun_C formulae are very poor at predicting individual sodium excretion, as demonstrated in the Bland–Altman plots (Figures 1 and 3). For example in the testing set (Figure 1a) for 95% of cases, the difference between the paired measures of estimated (spot) and measured 24-hour urinary sodium excretion was between −105 and 105 mmol/day (around −2.4 and 2.4 g), even after 99 outliers (9% of participants) were excluded from the analysis. We suggest that rather than concluding that the Sun_C method “may prove a reasonable method to estimate the daily dietary sodium intakes… in Chinese hypertensive patients,” 1 the authors should conclude that these results show once again that spot urine provides inaccurate estimates of 24-hour urinary sodium excretion in individuals regardless of the forumula used. There is now a large body of evidence to support this conclusion.3 Spot urine sodium reflects very short-term (hours) sodium consumption and urine creatinine also has high variability. Thus, there is a lack of theoretical basis for using spot urine samples to predict ususal sodium intake in individuals, which has been confirmed in meta-analyses of validation studies.2,3 Thus, the International Consortium for Quality Research on Dietary Sodium/Salt (TRUE) position statement recommends that in order to assess an individual’s current usual intake, at least 3 nonconsecutive 24-hour urine collections are collected, and that spot urine collections are not used in this context.4 Rachael M. McLean has no disclosures. Norm Campbell was a paid consultant to the Novartis Foundation (2016–2017) to support their program to improve hypertension control in low- to middle-income countries which includes travel support for site visits and a contract to develop a survey. N.C. has provided paid consultative advice on accurate blood pressure assessment to Midway Corporation (2017) and is an unpaid member of World Action on Salt and Health (WASH).
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».