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Enregistrement W4378976378 · doi:10.1152/ajprenal.00007.2023

Less sodium, more potassium, or both: population-wide strategies to prevent hypertension

2023· review· en· W4378976378 sur OpenAlexaff
Voravech Nissaisorakarn, George Ormseth, William James Earle, Martha Catalina Morales-Álvarez, Swapnil Hiremath, Stephen P. Juraschek

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Renal Physiology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSodium Intake and Health
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésContext (archaeology)MedicineKidney diseaseStroke (engine)PopulationIntensive care medicineDiseaseSodiumPotassiumEnvironmental healthInternal medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypertension is among the most prevalent medical conditions globally and a major contributor to chronic kidney disease, cardiovascular disease, and death. Prevention through nonpharmacological, population-level interventions is critically needed to halt this worldwide epidemic. However, there are ongoing disagreements as to where public policy efforts should focus. Recently the Salt Substitute and Stroke Study demonstrated the efficacy of substituting table salt with potassium salt to reduce the risk of stroke, major cardiovascular events, and death. However, this sparked debate over whether sodium or potassium should be prioritized in countries where table salt substitution was less feasible. In this commentary, we summarize arguments in favor of either strategy: reduced sodium or increased potassium intake. Moreover, we discuss evidence and policy approaches related to either or combined approaches relevant to cultural context. Ultimately, there is an urgent need for policies that both reduce sodium and increase potassium intake; however, identifying a strategy that fits cultural context will be key to improve population-wide blood pressures.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,299 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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