The Accuracy of Potassium Content on Food Labels in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: In 2017, the Canadian Government updated labeling requirements for prepackaged products to include potassium as a mandatory nutrient. Higher potassium intakes are beneficial in the general population, but for those with hyperkalemia, a lower potassium intake is recommended. Methods: The Canadian Food Inspection Agency (CFIA) collects food products and analyzes them to determine their potassium content. The authors requested data collected by the CFIA between January 2005 and November 2023 through an Access to Information request (A-2023-00410). Paired-sample two-sided t-tests were used to compare the difference between the labeled and analyzed potassium contents. Cohen’s Kappa was also used to assess agreement between values. Results: Data were available for 406 food items, with 376 having a labeled and analyzed potassium value. The number of samples within each product type was not equally spread; 60% of samples (243/405) were considered dairy analogs—comprising either plant-based milk or cheese products. The mean difference between analyzed and labeled potassium content was statistically significant at 15 mg per serving (SD, 68 mg; 95% CI, 8–22 mg; p < 0.001). Cohen’s Kappa suggested moderate agreement between labeled and analyzed values (κ = 0.376; 95% CI, 0.305–0.447; p < 0.001). A total of 271 (69.7%) products exceeded a ±10% difference, with 90 (23.9%) over-reporting potassium and 181 (48.1%) under-reporting potassium. Conclusions: The total number of products that were compliance-tested for potassium in Canada was relatively low and skewed disproportionately toward plant-based dairy analogs. Most products had labeled potassium values that differed from the lab-analyzed values, with a greater tendency to under-report vs. over-report potassium content. This suggests that at least some labels may not be accurate enough to correctly identify high-potassium foods for those who are following a low-potassium diet.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».