Potassium content of the American food supply and implications for the management of hyperkalemia in dialysis: An analysis of the Branded Product Database
Notice bibliographique
Résumé
Ultraprocessed foods can be a source of potassium additives. Excess potassium consumption can lead to hyperkalemia. How frequently potassium additives are found in the food supply and how they impact potassium content is not well documented. Using the Branded Product Database, ingredient lists were searched for "potassium" to identify products containing additives. For products listing potassium content, accuracy of potassium content reporting and how potassium content differed with additive use was also assessed. A total of 239,089 products were included, 35,102 (14.7%) contained potassium additives, and 13,685 (5.7%) provided potassium content. Potassium additives were most commonly found in dairy products, supplements, and mixed foods (at 37%, 34%, and 28%, respectively). Potassium additives in mixed foods and vegetables and fruits were associated with 71% and 28% more potassium per serving, respectively (p < 0.01). Potassium content increased by 1874 mg (66%) when a 1-day sample menu compared foods with and without additives. Potassium content of foods with and without additives is not well documented. Potassium additives are prevalent and can be associated with increased potassium content. However, more information is needed to better understand how different additives used in different foods change potassium content.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».