Salt substitutes and premature cardiovascular deaths in Africa: a modelling study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background/Introduction Hypertension is a leading cause of death worldwide, with many African countries experiencing significantly low rates of treatment and control. Lower sodium potassium-enriched salt substitutes (LSSS) are considered a cost-effective strategy for managing hypertension. However, the potential impact of widely adopting LSSS in Africa remains unclear. Purpose This study aimed to predict the long-term impact of a government-led strategy to gradually replace regular salt (100% sodium chloride) with LSSS (75% sodium chloride + 25% potassium chloride) over a ten-year period, focusing on hypertension and premature cardiovascular deaths across all African countries. Methods We developed a multicohort proportional multistate lifetable model in R Studio to simulate the impact of the LSSS strategy. Blood pressure distributions and epidemiological data were sourced from the Global Burden of Disease 2021 study. Meta-analyses of randomized controlled trials and cohort studies were used to estimate the effects of LSSS on blood pressure and related cardiovascular risk. To account for uncertainty in the model’s results, probabilistic sensitivity analysis was performed using Monte Carlo simulations. Results Our model projects that LSSS could reduce the age-standardized prevalence of hypertension in Africa by an average of 36%, with relative reductions ranging from 22% in South Africa to 61% in Ethiopia. By 2050, widespread adoption of these LSSS could decrease the probability of premature cardiovascular deaths in women by between 9.8% (95% uncertainty interval [UI]: 8.1% to 10.9%) in Ethiopia to 14.0% (95% UI: 10.3% to 17.8%) in Cameroon. For men, the predicted reductions in the probability of premature cardiovascular deaths range from 9.6% (95% UI: 8.4% to 11.7%) in Libya to 13.9% (95% UI: 10.2% to 17.7%) in Cameroon. Conclusions A continent-wide shift from current regular salt to LSSS could greatly lessen the impact of hypertension and cardiovascular disease in Africa.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».