The Impact of Policies to Reduce trans Fat Consumption: A Systematic Review of the Evidence
Notice bibliographique
Résumé
The consumption of industrially produced trans fatty acids (TFAs) has been associated with an increased risk of heart disease. In recognition of this, countries, states, and cities worldwide have implemented TFA policies aimed at reducing their availability in the food supply. This article aims to provide an update of the evidence of the effectiveness of policies aimed at reducing TFAs in the food supply. A systematic review of the literature from 2013 onward was conducted, building on a previously published review that examined the evidence of the impact of TFA policies worldwide from 2000 to 2012. Studies that were 1) empirical, 2) examined a TFA policy, and 3) examined the effect of the policy on TFA amounts and availability pre– and post–policy intervention were included. Modeling studies examining the impact of TFA policies on cardiovascular, equity, and economic outcomes were also included. A total of 18 articles from the updated search were combined with 14 articles from the previous review (total = 32 articles). All types of TFA policies led to their reduction; however, trans fat bans had a larger impact (TFAs virtually eliminated) than did voluntary (range: 20–38% reduction in TFA intakes) or labeling (range: 30–74% reduction in TFA intakes, plasma serum, or breast-milk concentrations) approaches to reducing TFA amounts in the food supply. Product reformulation to reduce TFAs had variable effects on saturated fatty acid (SFA) contents in these foods; however, the combined amount of TFAs and SFAs declined in most products. Overall, the modeling studies indicated that TFA bans would reduce heart disease risk, benefit socioeconomically disadvantaged populations the most, and be cost-saving. Policies aimed at reducing TFAs in the food supply are effective and will likely reduce the burden of diet-related disease, particularly among the most vulnerable socioeconomic groups. Although all policy approaches lead to reductions in TFAs in foods, TFA bans are likely the most effective, economical, and equitable policy approach to reducing TFAs in the food supply.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».