Sugar-Sweetened Beverage Intake among Chilean Preschoolers and Adolescents in 2016: A Cross-Sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chile has the highest sugar-sweetened beverage (SSB) sales of any country and a growing burden of childhood obesity. This study examines SSB intake in Chilean children after a 5% SSB tax increase in 2014 but prior to marketing, labeling, and school policies implemented in 2016. METHODS: = 770) from low⁻moderate income neighborhoods. Beverages were categorized as regulated or unregulated according to whether they exceeded nutrient thresholds established by the 2016 policies. RESULTS: Preschoolers consumed mainly beverage calories from regulated dairy beverages and substitutes (109 kcal, SD 30), unregulated dairy beverages (102 kcal, SD 24), and regulated fruit and vegetables drinks (44 kcal, SD 20). For adolescents, the greatest contributions came from regulated sodas (77 kcal, SD 47), regulated dairy beverages and substitutes (41 kcal, SD 16), and unregulated coffee and tea (41 kcal, SD 11). Overall, regulated beverages provided a greater proportion of calories than unregulated for preschoolers (15.0% vs. 11.8%) and for adolescents (9.1% vs. 5.0%). CONCLUSIONS: Before major policy implementation, regulated beverages accounted for a higher percentage of energy intake than unregulated beverages among both age groups. Future research will be needed to evaluate the impact of Chile's new policies on sugary beverage intake in children.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».