Abstract MP67: Reduction in Calories Purchased by Employees Two Years After Implementation of Cafeteria Traffic-light Labels and Choice Architecture
Notice bibliographique
Résumé
Background: Point-of-purchase strategies, such as traffic-light labels and choice architecture, promote healthy food choices. However, there is little research to determine if these interventions reduce caloric intake and prevent weight gain. Methods: We previously demonstrated that a worksite cafeteria traffic-light labeling and choice architecture intervention increased employees’ green (healthy) purchases and reduced red (unhealthy) purchases over 2 years. The objective of the current study is to determine if the intervention reduced calories purchased. We analyzed cafeteria purchases of 5,695 employees who visited the cafeteria during the 3-mo baseline period (Dec 2009-Feb 2010) and the 24-mo intervention period (March 2010-Feb 2012). We compared mean calories purchased per transaction (kcal/transaction) during the baseline quarter to the kcal/transaction purchased during the same 1-year (Dec 2010-Feb 2011) and 2-year (Dec 2011-Feb 2012) quarters. All analyses were adjusted for employee age, gender, race/ethnicity, and job type. To assess potential impact of a change in purchased calories on weight, we analyzed the total calories purchased per quarter (kcal/quarter) by employees who visited the cafeteria frequently (≥36 times/quarter). We calculated the combined mean change from baseline in kcal/quarter at 1 and 2-years and divided this number by 90 days to estimate change in daily calories per employee. We predicted the effect of the change in daily calories on employees’ weight using a dynamic model of weight change (Hall, et al. Lancet , 2011). Results: Employees’ mean age was 34 yrs; 71% were female and 73% white. Mean kcal/transaction was 499.5 at baseline, 478.9 at 1 year, and 470.2 at 2 years (change from baseline to 2 years: -29.3 [95% CI, -33.7, -25.0], p<.001). The decrease in kcal/transaction at 2 years occurred for both food (-17.0, p<.001) and beverages (-17.6, p<.001). At 2 years compared to baseline, kcal/transaction increased for green-labeled items (13.3, p<.001) and decreased for red-labeled items (-42.0, p<.001). Among 461 employees with ≥36 transactions/quarter, mean total calories purchased during the baseline quarter was 37,198 kcal; this decreased by 4,380 kcal/quarter (p<.001) at 1 year and 5,666 kcal/quarter (p<.001) at 2 years relative to baseline. Assuming no other changes in employees’ dietary intake or activity, this equates to a reduction of 56 kcal/day; if maintained over time, the dynamic model of weight change predicts weight loss of 2.8 lbs at 1 year and 5.3 lbs at 3 years. Conclusions: A traffic-light labeling and choice architecture intervention reduced calories purchased by employees over 2 years. These findings have implications for helping employees manage their weight, particularly those who use the cafeteria regularly. Simple point-of-purchase interventions are important tools for addressing the obesity epidemic.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».