Validity of Phosphorus Intake Assessment Tools in CKD and Dialysis Populations
Notice bibliographique
Résumé
Background: Accurate dietary assessment of phosphorus intake is essential for managing hyperphosphatemia in chronic kidney disease. Clinicians often rely on self-reported data which may be unreliable. This review summarizes evidence on the realiability and validity of phosphorus intake assessment tools in patients with chronic kidney disease or ondergoing dialysis. Methods: We performed a literature search in PubMed and Google Scholar from inception to April 2025, using MeSH terms for “food frequency”, “dietary recall”, “phosphate”, “chronic kidney disease”, “end-stage kidney disease” “dialysis”, “surveys” and “questionnaires”. We included studies with assessment of either validity or reliability of the tools. Data was summarized descriptively reporting quantitative measurements. Results: We identified 5 studies (543 patients). Key characteristics of the studies included and their implications for clinical use are reported in the table. All studies were from different countries. Participants were older than 18 years. Four studies included people on at least one dialysis modality, while one study only included people with moderate to advanced chronic kidney disease but no dialysis patients. The tools comprised food frequency questionnaires (FFQs), short FFQs (SFFQs), and phosphorus knowledge instruments combined with food intake report. Two studies used self-administered tools. All studies found weak to moderate correlations between dietary intake and serum phosphorus or nutrient biomarkers, with questionnaire formats ranging from 31 to 154 food items. Conclusion: All tools showed accuracy limitations, especially among elderly or multi-morbid patients. Literature addressing the accuracy of self-reported intake warns of systematic underreporting, notably in patients with advanced disease or lower health literacy. This implies a need for cautious interpretation of patient-reported phosphorus intake and consideration of supplemental strategies—like biochemical monitoring, dietitian interviews, or digital tracking—for a more accurate evaluation. We are converting this analysis into a systematic review using rigorous, evidence-based methods.
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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 | 0,061 | 0,230 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».