Estimating 24 Hour Sodium Urine from Spot Urine: A Correlation Model Among Aged 25-64 in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Excess salt intake is known to raise blood pressure and turn increase the risk of cardiovascular disease. Data and information on sodium consumption in Indonesia based is limited, while examination method using 24-hour urine examination is a complex method to apply in population based survey. Objective: to estimate value of spot urinary excretion against 24-hour urine values and correction factors. METHOD: Validation was carried out through 24-hour urine and spot urine examination, in 423 individual aged 25-65 years in t Kebun Kelapa Village, Bogor City, Indonesia in 2017. Urine sodium examination method was carried out by laboratory examination inductively coupled plasma optical emission spectrometry (ICP-OES). Accuracy and precision are valued by paired test correlations and mean differences. The coefficient of determination (R Square) of is calculated for sodium intake estimation and correction factors. RESULTS: The morning value of sodium spot urine has better precision and a stronger correlation with the 24-hour sodium urine than the afternoon spot urine. The difference in average morning sodium urine with 24-hour urine sodium according to age and sex was not significantly different (t test 0.30 and p = 0.77), had a positive and moderate correlation (paired r = 0.50 and p = 0.00). The average difference between the estimated evening urine sodium spot was different (t test = 7.32 and p = 0.00), and the correlation was very weak (r = 0.25; p = 0.00). CONCLUSION: The urine content / sodium spot level was accurate to estimate urine sodium value / content 24 hours.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».