Global trends in ultraprocessed food and drink product sales and their association with adult body mass index trajectories
Notice bibliographique
Résumé
Summary This study evaluated global trends in ultraprocessed food and drink (UPFD) volume sales/capita and associations with adult body mass index (BMI) trajectories. Total food/drink volume sales/capita from Euromonitor for 80 countries (2002‐2016) were matched to mean adult BMI from the NCD Risk Factor Collaboration (2002‐2014). Products were classified as UPFD/non‐UPFD according to the NOVA classification system. Mixed models for repeated measures were used to analyse associations between UPFD volume sales/capita and adult BMI trajectories, controlling for confounding factors. The increase in UPF volume sales was highest for South and Southeast Asia (67.3%) and North Africa and the Middle East (57.6%), while for UPD, the increase was highest for South and Southeast Asia (120.0%) and Africa (70.7%). In 2016, baked goods were the biggest contributor to UPF volume sales (13.1%‐44.5%), while carbonated drinks were the biggest contributor to UPD volume sales (40.2%‐86.0%). For every standard deviation increase (51 kg/capita, 2002) in UPD volume sales, mean BMI increased by 0.195 kg/m 2 for men ( P < .001) and 0.072 kg/m 2 for women ( P = .003). For every standard deviation (40 kg/capita, 2002) increase in UPF volume sales, mean BMI increased by 0.316 kg/m 2 for men ( P < .001), while the association was not significant for women. Increases in UPFD volume sales/capita were positively associated with population‐level BMI trajectories.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».