Abstract 10005: Sodium Intake and Risk of Cardiovascular Disease: A Pooled Analysis of Individual Data from Six Cohort Studies with Multiple 24-Hour Urine Collections
Notice bibliographique
Résumé
Background: The relationship between sodium intake and cardiovascular disease (CVD) remains controversial, in part, due to inaccurate assessment of sodium intake. 24-hour urinary excretion over multiple days is considered the optimal method. Methods: We included individual participant data from 6 prospective cohorts among generally healthy adults with sodium and potassium excretion assessed by at least two 24-hour urine collections. Out of 10,709 participants (54% women; mean [SD] age, 51.5 [12.6] years), 571 incident CVD events (including myocardial infarction, coronary revascularization, and stroke) were ascertained during a median follow-up of 8.8 years. We analyzed each cohort using consistent methods and combined the results using random-effects meta-analysis. Results: Median 24-hour urinary sodium excretion (10 th -90 th percentile) was 3,270 (2,099-4,899) mg. Higher sodium excretion, lower potassium excretion and higher sodium-to-potassium ratio were all associated with higher risk of CVD events after controlling for confounding factors (all P values for trend≤0.02); there was no evidence of nonlinearity. The hazard ratio [HR] comparing top with bottom quartiles was 1.67 [95% confidence interval [CI]: 1.21-2.30] for sodium, 0.77 [0.57-1.02] for potassium and 1.72 [1.27-2.32] for sodium-to-potassium ratio. Each 1,000 mg/d increment in sodium excretion was associated with an 18% increase in CVD risk (95%CI: 5%-32%) and each 1,000 mg/d increment in potassium excretion was associated with 18% lower risk (95%CI: 6%-28%). Conclusions: Higher sodium and lower potassium intakes, measured in multiple 24-hour urine samples, were associated with higher risk of CVD in a dose-response manner. These findings support current recommendations to reduce sodium and increase potassium intakes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».