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Enregistrement W4296024747 · doi:10.1111/jch.13099

The Science of Salt: A regularly updated systematic review of the implementation of salt reduction interventions (September 2016–February 2017)

2017· article· en· W4296024747 sur OpenAlexaff
Claire Johnson, Joseph Alvin Santos, Briar McKenzie, Sudhir Raj Thout, Kathy Trieu, Rachael McLean, Kristina Petersen, Norm R.C. Campbell, Jacqui Webster

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Hypertension · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSodium Intake and Health
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionEnvironmental healthDietary saltToxicologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This periodic review aims to identify, summarize, and appraise studies relating to the implementation of salt reduction strategies that were published between September 2016 and February 2017. A total of 41 studies were included as relevant to the design, assessment, and implementation of salt reduction strategies, and a detailed appraisal was conducted on the seven studies that evaluated the impact of salt reduction strategies. Of these, three were national studies or included large populations and four were conducted in communities with small participant sample sizes. Each study used a different strategy for reducing salt intake varying from category‐specific sodium targets for packaged food to use of a low‐sodium salt substitute to behavior change interventions. Four studies found statistically significant decreases in dietary salt intake and one study showed statistically significant decreases in mean sodium density of packaged food products. Four of the seven studies used either spot or 24‐hour urine samples to measure dietary salt intake and five were conducted in East or Southeast Asia—two of which were in low‐ and middle‐income countries. Study quality varied among the seven studies and all except one had one or more risks related to bias.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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