Formula-led methods using first morning fasting spot urine to assess usual salt intake: a secondary analysis of PURE study data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Observational studies that assess the relationship between salt intake and long-term outcomes require a valid estimate of usual salt intake. The gold-standard measure in individuals is sodium excretion in multiple nonconsecutive 24-h urines. Multiple studies have demonstrated that random spot urine samples are not valid for estimating usual salt intake; however, some researchers believe that fasting morning spot urine samples produce a better measure of usual salt intake than random spot samples. METHODS: We have used publicly available data from a PURE China validation study to compare estimates of usual salt intake from morning spot urine samples and three published formulae with mean of two 24-h urine samples (reference). We estimated the means and 95% confidence intervals of absolute and relative errors for each formula-led method and the degree to which estimates were able to be classified into the correct quartile of intake. Bland-Altman plots were used to test the level of agreement. RESULTS: The results show that compared with the reference method, all formulae-led estimates from spot urine collections have high error rates: both random and systematic. This is demonstrated for individual estimates, as well as by quartiles of reference salt intake. This study conclusively demonstrates the unsuitability of morning spot urine formula-led estimates of usual salt intake. CONCLUSION: Our findings support international recommendations to not conduct, fund, or publish research studies that use spot urine samples with estimating equations to assess individuals' salt intake in association with health outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,073 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».