Learning from international policies on trans fatty acids to reduce cardiovascular disease in low- and middle-income countries, using Mexico as a case study
Notice bibliographique
Résumé
Trans fatty acids (TFA) are a major risk factor for cardiovascular disease (CVD), and are consumed in large quantities in low- and middle-income countries as they are used to produce low cost, commonly eaten processed food products. International organizations agree that evidence linking TFA and CVD is strong enough to warrant public health action. This study investigates barriers and opportunities that exist for TFA policy development in low- and middle-income countries, through a literature review of international TFA policy and stakeholder analysis. Previous national policy responses have mostly been in developed countries. Voluntary reduction of TFA by the food industry, following food labelling and/or consumer lobbying, has been the approach in several countries but with varying levels of success, and resulting in major differences in formulation of products between countries. Canada and New York have now moved from voluntary to mandatory approaches. Only three countries have regulated the TFA content of food. Common factors for successful TFA reduction include increased consumer and political awareness of the health impacts of TFA and the need for champion consumer organizations. A stakeholder analysis, using the Mexican policy context as a case study, explored contextual issues influencing implementation of TFA regulation in low- or middle-income countries. Although the public health context seemed to be appropriate to promote TFA policy, the issue is not on the political agenda because it lacks legitimacy and support as a health or regulatory issue. The food industry and government resist the need for regulation, and there is no organized health or consumer lobby to counter this. This is likely to be the case in other middle- and low-income countries.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».