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Enregistrement W2574724525 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.131.7

Are Foods of Higher Nutritional Quality More Expensive Than Their Less Healthy Counterparts? An Analysis of Canadian Packaged Foods

2016· article· en· W2574724525 sur OpenAlexafffundabout
Marie‐Ève Labonté, Sheida Noorhosseini, Jodi T. Bernstein, Mavra Ahmed, Mary R. L’Abbé

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFortificationNutrientPopulationFood supplyConfidence intervalAgricultural scienceFood scienceMealEnvironmental healthMedicineToxicologyBusinessMathematicsBiologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Price‐related differences in the nutritional quality of food products may create unintended disparities in healthy food availability between different socioeconomic segments of the population. This study assessed whether healthier products are more expensive than less healthy products within specific food categories in the Canadian food supply. Data on nutritional composition and price were obtained from the University of Toronto Food Label Information Program (FLIP) 2013 database, which contains information on n=15,401 packaged products from the four largest national retailers by sales. Ready‐to‐eat breakfast cereals (n=250) and yogurts (n=236) were included in the present analyses. The Food Standards Australia New Zealand Nutrient Profiling Scoring Criterion (FSANZ‐NPSC) was used to calculate a summary score of the healthfulness of each product based on its content of nutrients to limit (e.g. sodium) and nutrients to encourage (e.g. fibre). Additionally, food products were classified either as “healthier” or “less healthy” based on the established cutoff score in the FSANZ‐NPSC model. The Student's t‐test was used to compare different price measures (price per 100 g, per serving, and per 100 Kcal) between “healthier” and “less healthy” breakfast cereals and yogurts. “Healthier” breakfast cereals had a higher price per serving than breakfast cereals of lower nutritional quality (geometric mean [95% confidence interval] = CAD $0.53 [0.49–0.57] vs. 0.44 [0.41–0.47], respectively, P =0.0004). Price per 100 g and price per 100 Kcal did not differ according to the degree of healthfulness of breakfast cereals (both P ≥0.60). “Healthier” yogurts had a lower price per serving and price per 100 g than yogurts of lower nutritional quality (per serving: CAD $0.82 [0.77–0.87] vs. 1.13 [0.91–1.40], respectively, P =0.006; per 100g: CAD $0.67 [0.64–0.70] vs. 0.81 [0.72–0.92], P =0.03), but a higher price per 100 Kcal (CAD $0.93 [0.88–0.98] vs. 0.61 [0.57–0.65], P <0.0001). These data suggest that healthier food products are not necessarily more expensive than less healthy products. Importantly, the relationship between the healthfulness of foods and their price varies depending on the type of food products evaluated and the selected price measures. These factors must be taken into consideration when communicating research results to a general audience. Support or Funding Information Canadian Institutes of Health Research (CIHR) Fellowship (MEL); CIHR Open Operating Grant (ML); and Burroughs Wellcome Fund – Innovation in Regulatory Science (ML)

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,010
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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