Dietary Potassium Intake and All-Cause Mortality in Adults Undergoing Hemodialysis: The DIET-HD Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dietary modification to reduce the risk of hyperkalemia in people undergoing maintenance hemodialysis is standard practice and is commonly recommended in guidelines despite a lack of evidence. A low potassium diet may impair quality of life and nutritional status. We aimed to assess the association between dietary potassium intake and mortality and whether hyperkalemia mediates this association. Methods: 9690 adults undergoing maintenance hemodialysis in Europe and South America were recruited in the DIET-HD study, of which 1647 were excluded for lack of data-linkage identifier or incomplete or implausible dietary assessment. We measured baseline potassium intake from the GA2LEN food frequency questionnaire and performed time-to-event and mediation analyses. Results: The median dietary potassium intake at baseline was 3.5 g/day (IQR 2.5 to 5.0). During a median follow-up of 3.97 years (25,890 person-years), we observed 2921 (36%) deaths including 1316 (45%) from cardiovascular causes. After adjusting for baseline characteristics including presence of cardiac disease and food groups, dietary potassium intake was not associated with all-cause mortality (hazard ratio [HR] 1.00 95% confidence interval [CI] 0.95 to 1.05). A mediation analysis showed no association of potassium intake with mortality either through or independent of serum potassium (HR 0.999, 95% CI 0.996 to 1.002 and 1.000, 95% CI 0.999 to 1.002, respectively). Higher potassium intake was not associated with higher serum potassium (B=0.04 mEq/L 95% CI 0.00 to 0.09) or the prevalence of hyperkalemia (≥ 6.0mEq/L) at baseline (OR=1.08, 95% CI 0.93 to 1.24). Hyperkalemia was associated with cardiovascular death (HR=1.23 95% CI 1.03 to 1.48). Conclusions: Higher dietary intake of potassium is not associated with hyperkalemia or death in patients treated with maintenance hemodialysis. Funding: Government Support - Non-U.S.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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.
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 ».