MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4317522926 · doi:10.2196/43675

Effectiveness of a Sodium-Reduction Smartphone App and Reduced-Sodium Salt to Lower Sodium Intake in Adults With Hypertension: Findings From the Salt Alternatives Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4317522926 sur OpenAlexvenueno aff
Helen Eyles, Jacqueline Grey, Yannan Jiang, Elaine Umali, Rachael McLean, Lisa Te Morenga, Bruce Neal, Anthony Rodgers, Robert N. Doughty, Cliona Ní Mhurchú

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSodium Intake and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Research Council of New Zealand
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialSodiumUrine sodiumBlood pressurePopulationPhysical therapyInternal medicineEnvironmental healthChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Even modest reductions in blood pressure (BP) can have an important impact on population-level morbidity and mortality from cardiovascular disease. There are 2 promising approaches: the SaltSwitch smartphone app, which enables users to scan the bar code of a packaged food using their smartphone camera and receive an immediate, interpretive traffic light nutrition label on-screen alongside a list of healthier, lower-salt options in the same food category; and reduced-sodium salts (RSSs), which are an alternative to regular table salt that are lower in sodium and higher in potassium but have a similar mouthfeel, taste, and flavor. OBJECTIVE: Our aim was to determine whether a 12-week intervention with a sodium-reduction package comprising the SaltSwitch smartphone app and an RSS could reduce urinary sodium excretion in adults with high BP. METHODS: A 2-arm parallel randomized controlled trial was conducted in New Zealand (target n=326). Following a 2-week baseline period, adults who owned a smartphone and had high BP (≥140/85 mm Hg) were randomized in a 1:1 ratio to the intervention (SaltSwitch smartphone app + RSS) or control (generic heart-healthy eating information from The Heart Foundation of New Zealand). The primary outcome was 24-hour urinary sodium excretion at 12 weeks estimated via spot urine. Secondary outcomes were urinary potassium excretion, BP, sodium content of food purchases, and intervention use and acceptability. Intervention effects were assessed blinded using intention-to-treat analyses with generalized linear regression adjusting for baseline outcome measures, age, and ethnicity. RESULTS: A total of 168 adults were randomized (n=84, 50% per group) between June 2019 and February 2020. Challenges associated with the COVID-19 pandemic and smartphone technology detrimentally affected recruitment. The adjusted mean difference between groups was 547 (95% CI -331 to 1424) mg for estimated 24-hour urinary sodium excretion, 132 (95% CI -1083 to 1347) mg for urinary potassium excretion, -0.66 (95% CI -3.48 to 2.16) mm Hg for systolic BP, and 73 (95% CI -21 to 168) mg per 100 g for the sodium content of food purchases. Most intervention participants reported using the SaltSwitch app (48/64, 75%) and RSS (60/64, 94%). SaltSwitch was used on 6 shopping occasions, and approximately 1/2 tsp per week of RSS was consumed per household during the intervention. CONCLUSIONS: In this randomized controlled trial of a salt-reduction package, we found no evidence that dietary sodium intake was reduced in adults with high BP. These negative findings may be owing to lower-than-anticipated engagement with the trial intervention package. However, implementation and COVID-19-related challenges meant that the trial was underpowered, and it is possible that a real effect may have been missed. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12619000352101; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=377044 and Universal Trial U1111-1225-4471.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealth→Même sujetSodium Intake and Health→Travaux en français237 207→