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Enregistrement W7092292429 · doi:10.14288/1.0450363

The Accuracy of Potassium Content on Food Labels in Canada

2025· article· en· W7092292429 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePotassium and Related Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPotassiumSignificant differenceFood labelingFood products

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,246 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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