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 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 | 0,030 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».