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Enregistrement W3002841546 · doi:10.1136/jech-2019-ssmabstracts.7

OP07 Changes in the sugar content of food purchases and socio-economic inequalities: a longitudinal study of british households, 2014–2017

2019· article· en· W3002841546 sur OpenAlexaboutno aff
Natalia Berger, Steven Cummins, Richard Smith, Laura Cornelsen

Notice bibliographique

RevueOral Presentations · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSugarPopulationConsumption (sociology)Quarter (Canadian coin)DemographyMedicineGeographyEnvironmental healthFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> The majority of the UK population fall short of meeting dietary recommendations. This has led to a recent policy focus on improving population diet through reducing sugar consumption. This study aims to explore whether there have been recent changes in the sugar content of take-home food and beverage purchases. We assess whether these changes differ by socio-economic position (SEP). <h3>Methods</h3> We used 2014 to 2017 data from the Kantar Worldpanel UK, a nationally representative panel study of food and beverages bought by British households and brought into the home (n≈32,000 per year). Households used hand-held barcode scanners to report purchases of over 151 million food and beverage products, for which total sugar content was obtained. We used linear mixed models to estimate annual changes in the average sugar content of daily purchases by occupational social grade (high-SEP: A/B, mid-SEP: C1/C2 and low-SEP: D/E) from 24 healthier and less healthy food groups defined using the UK Department of Health nutrient profiling model. Results were adjusted for potential socio-demographic confounders. Final sample included 282,712 quarter-observations from 28,037 households. <h3>Results</h3> Preliminary results show that in 2014, predicted average sugar content of daily purchases was 86.2 g per person (95%CI 85.3–87.0 g) in high-SEP, 87.3 g (95%CI 68.8–87.9 g) in mid-SEP, and 89.4 g (95%CI 88.7–90.2 g) in low-SEP households. By 2017, this had decreased by an average of 7.1 g per person (95%CI 6.8–7.4 g) with a greater decrease observed in low-SEP households (8.2 g, 95%CI 7.6–8.7 g) compared to mid-SEP (6.9 g, 95%CI 6.5–7.2 g) and high-SEP (6.5 g, 95%CI 5.9–7.0 g) households. This decrease is largely due to reductions in sugar purchased from less healthy food groups (incl. sugary drinks and table sugar), and was similar in magnitude across SEP households (-6.4 to -5.4 g). However, in 2017, the amount of sugar purchased from less healthy products which usually contain higher levels of added sugar was still 3.5 g (95%CI 2.7–4.3 g) higher in low-SEP compared to high-SEP households. <h3>Conclusion</h3> There has been a 7.1 g per person per day reduction of total sugar purchased to take-home between 2014 and 2017. Relatively larger reductions were observed among low-SEP households. This means that by 2017, SEP differences in the total amount of sugar purchased were no longer statistically significant. However, low-SEP households continued to purchase greater amount of sugar from less healthy products in comparison to mid- and high-SEP households. Future work should identify if these changes are triggered by consumer behaviour and/or changes in products.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,161
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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