Potassium intake: the Cinderella electrolyte
Notice bibliographique
Résumé
Dietary guidelines recommend intake targets for some essential minerals, based on observational and experimental evidence relating mineral intake levels to health outcomes. For prevention of cardiovascular disease, reducing sodium intake and increasing potassium intake are the principal tools. While reducing sodium intake has received greatest public health priority, emerging evidence suggests that increasing potassium intake may be a more important target for cardiovascular prevention. Increased potassium intake reduces blood pressure and mitigates the hypertensive effects of excess sodium intake, and the recent large Phase III SSaSS trial reported that increasing potassium intake (and reducing sodium intake) in populations with low potassium intake and high sodium intake, through salt substitution (25% KCl, 75%NaCl), reduces the risk of stroke in patients at increased cardiovascular risk. As key sources of potassium intake include fruit, vegetables, nuts, and legumes, higher potassium intake may be associated with healthy dietary patterns. The current review makes the case that increasing potassium intake might represent a more advantageous dietary strategy for prevention of cardiovascular disease. Future research should focus on addressing the independent effect of potassium supplementation in populations with low or moderate potassium intake, and determine effective strategies to increase potassium intake from diet.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,006 |
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 ».