Assessing the impact of the Barbados sugar-sweetened beverage tax on beverage sales: an observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Health Organization has advocated for sugar-sweetened beverage (SSB) taxes as part of a broader non-communicable disease prevention strategy, and these taxes have been recently introduced in a wide range of settings. However, much is still unknown about how SSB taxes operate in various contexts and as a result of different tax designs. In 2015, the Government of Barbados implemented a 10% ad valorem (value-based) tax on SSBs. It has been hypothesized that this tax structure may inadvertently encourage consumers to switch to cheaper sugary drinks. We aimed to assess whether and to what extent there has been a change in sales of SSBs following implementation of the SSB tax. METHODS: We used electronic point of sale data from a major grocery store chain and applied an interrupted time series (ITS) design to assess grocery store SSB and non-SSB sales from January 2013 to October 2016. We controlled for the underlying time trend, seasonality, inflation, tourism and holidays. We conducted sensitivity analyses using a cross-country control (Trinidad and Tobago) and a within-country control (vinegar). We included a post-hoc stratification by price tertile to assess the extent to which consumers may switch to cheaper sugary drinks. RESULTS: We found that average weekly sales of SSBs decreased by 4.3% (95%CI 3.6 to 4.9%) compared to expected sales without a tax, primarily driven by a decrease in carbonated SSBs sales of 3.6% (95%CI 2.9 to 4.4%). Sales of non-SSBs increased by 5.2% (95%CI 4.5 to 5.9%), with bottled water sales increasing by an average of 7.5% (95%CI 6.5 to 8.3%). The sensitivity analyses were consistent with the uncontrolled results. After stratifying by price, we found evidence of substitution to cheaper SSBs. CONCLUSIONS: This study suggests that the Barbados SSB tax was associated with decreased sales of SSBs in a major grocery store chain after controlling for underlying trends. This finding was robust to sensitivity analyses. We found evidence to suggest that consumers may have changed their behaviour in response to the tax by purchasing cheaper sugary drinks, in addition to substituting to untaxed products. This has important implications for the design of future SSB taxes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».