Potassium-Based Sodium Substitutes Impact the Sodium and Potassium Content of Foods
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Potassium-based sodium substitutes (PBSS) can be used to replace sodium during food processing. How potassium and sodium content is associated with PBSS is not known. The objectives of the study were to describe the prevalence of PBSS by sodium content claim category and describe how PBSS are associated with sodium and potassium concentrations by sodium level. DESIGN AND METHODS: This cross-sectional analysis used the July 2018 version of the United States Department of Agriculture's Branded Food Products Database. Products were divided into sodium content claim category and were analyzed for the presence of PBSS. Products with nonmissing values for sodium and potassium were grouped by sodium level and analyzed for the prevalence of PBSS to explore potassium and sodium concentration. Column proportion z-test with the Bonferroni correction was used to explore the occurrence of PBSS by sodium content claim category. Mann-Whitney U-test was used to assess differences in potassium and sodium concentrations across sodium levels and within levels by the presence/absence of PBSS. RESULTS: The prevalence of PBSS in the categories "without a sodium content claim" (2.4%), "lightly salted" (0.5%), and "unsalted" claims (0.6%) were statistically significantly lower than prevalence of PBSS in the "sodium free" (9.5%), "low sodium" (10.3%), and "reduced sodium" claim categories (23.3%; all P < .01). Among the group of products with serving sizes more than 30 g containing PBSS, there was a 357 mg per serving higher median sodium concentration and a 160 mg per serving higher median potassium concentration compared to the group without PBSS (both P < .01). CONCLUSION: In the "reduced sodium" claim category, a higher prevalence of PBSS was found compared to other sodium claim categories. The presence of PBSS was associated with higher potassium and sodium concentrations in foods.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».