Gaps in the Evidence on Population Interventions to Reduce Consumption of Sugars: A Review of Reviews
Notice bibliographique
Résumé
There is currently considerable attention directed to identifying promising interventions to reduce consumption of sugars among populations around the world. A review of systematic reviews was conducted to identify gaps in the evidence on such interventions. Medline, EMBASE CINAHL, and the Cochrane Database of Systematic Reviews were searched to identify systematic reviews published in English from January 2005 to May 2017 and considering research on interventions to reduce sugar intake. Twelve systematic reviews that considered price changes, interventions to alter the food available within specific environments, and health promotion and education programs were examined. Each of the identified reviews focused on sugar-sweetened beverages (SSBs). The existing literature provides some promising indications in terms of the potential of interventions to reduce SSB consumption among populations. However, a common thread is the limited scope of available evidence, combined with the heterogeneity of methods and measures used in existing studies, which limits conclusions that can be reached regarding the effectiveness of interventions. Reviewed studies typically had limited follow-up periods, making it difficult to assess the sustainability of effects. Further, there is a lack of studies that address the complex context within which interventions are implemented and evaluated, and little is known about the cost-effectiveness of interventions. Identified gaps speak to the need for a more holistic approach to sources of sugars beyond SSBs, consensus on measures and methods, attention to the implementation of interventions in relation to context, and careful monitoring to identify intended and unintended consequences.
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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 | 0,011 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| 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 | 0,001 |
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 ».