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Enregistrement W4404852102 · doi:10.1101/2024.11.27.24318119

Effect of Change Potassium Intake on Systolic Blood Pressure: A Dose-Response Meta-Analysis of Randomized Clinical Trials (2000-2024)

2024· preprint· en· W4404852102 sur OpenAlexaff
Maelys Granal, Victoria Sourd, Michel Burnier, Jean‐Pierre Fauvel, A. Gougeon

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSodium Intake and Health
Établissements canadiensHypertension Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlood pressurePotassiumMedicineInternal medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The global prevalence of hypertension in adults has doubled in 30 years, rising from 650 million to 1.3 billion between 1990 and 2019. Although reducing sodium intake is one of the first core of non-pharmacological hypertension management guidelines, recent guidelines strongly emphasize the need for increased potassium intake due to accumulating evidence of its cardiovascular benefits. Methods We conducted a systematic review to identify randomized controlled trials evaluating the effect of potassium supplementation (measured through 24-hour urinary potassium excretion) on systolic blood pressure. A dose-response meta-analysis was performed using three regression models: linear, quadratic and one-stage cubic spline. Subgroup analyses were performed according to hypertensive or normotensive status. Results The meta-analysis included 10 randomized clinical trials comprising 4 studies in normotensive individuals and 6 in hypertensive patients. The dose-response relationship differed based on participants’ blood pressure status. Subgroup analyses revealed a weak negative linear effect of potassium on systolic blood pressure in normotensive individuals, while a stronger negative linear relationship was observed in hypertensive patients. The dose-response meta-analysis predicted that for a 50 mmol increase in urinary potassium excretion over 24 hours, systolic blood pressure decreased by 0.5 mmHg in the normotensive group and by 5.3 mmHg in the hypertensive group. Conclusion These meta-analysis results confirm a dose-response relationship between potassium supplementation and systolic blood pressure reduction, particularly in individuals with hypertension. Predictions should be viewed with caution due to the limited number of studies included in the study. Novelty and relevance What is new? The dose-response relationship between change in potassium intake and change in systolic blood pressure was described using three statistical models (linear, quadratic and cubic spline) to avoid a priori assumptions. The dose-response meta-analysis revealed a weak linear relationship between increased potassium intake and decreased systolic blood pressure in normotensive individuals. The effect was more pronounced in hypertensive patients. What is relevant? The meta-analysis specifically addresses the impact of change in potassium intake on change in systolic blood pressure selecting only recent (since the 2000s), high-quality randomized clinical trials in witch potassium intake was accurately estimated through 24-hour urinary potassium excretion. The included studies underwent rigorous assessment of bias. These analyses stratified by normotensive or hypertensive status align with current therapeutic and nutritional management practices, as well as recent diagnostic methods (measuring devices, thresholds). These findings aim to facilitate decision-making for future national and international nutritional recommendations. Clinical/pathophysiological implications? The results of this dose-response meta-analysis support current nutritional recommendations to increase dietary potassium intake to lower blood pressure, particularly in hypertensive patients. Improved potassium intake management could significantly improve blood pressure control and reduce cardiovascular risk, particularly in high-risk hypertensive patients.

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)0,138
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1380,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,017
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,249
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,211 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
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