MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3013671551 · doi:10.1186/s12889-020-08527-6

Nutritional quality of foods and non-alcoholic beverages advertised on Brazilian free-to-air television: a cross-sectional study

2020· article· en· W3013671551 sur OpenAlexafffund
Fernanda Helena Marrocos Leite, Laís Amaral Mais, Camila Zancheta Ricardo, Giovanna Calixto Andrade, Julia Soares Guimarães, Rafael Moreira Claro, Ana Clara Duran, Ana Paula Bortoletto Martins

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of North Carolina at Chapel HillInternational Development Research CentreBloomberg Philanthropies
Mots-clésEnvironmental healthMedicineBiostatisticsPublic healthCross-sectional studyObesityAdvertisingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Evidence shows that foods marketed on television are often low-nutrient-dense foods associated with poor nutritional diet quality, obesity and non-communicable diseases. However, little research has been undertaken in Brazil around this issue. This study assessed the nutritional profile of foods and non-alcoholic beverages advertised on Brazilian television by applying the Pan American Health Organization (PAHO) and the World Health Organization (WHO/Europe) nutrient profiling models. METHODS: Cross-sectional study based on the International Network for Food and Obesity/non-communicable diseases Research, Monitoring and Action Support (INFORMAS) protocol. A total of 432 h on the three major Brazilian free-to-air TV channels was recorded from April 1st to 30th 2018. Recordings were done for eight non-consecutive and randomly selected days from 6 am to 12 am (midnight). All food-related ads were coded using a systematic approach and classified according to the PAHO and the WHO/Europe nutrient profile models as "eligible"/"not eligible" for marketing restrictions. Absolute and relative frequencies were used to describe absolute numbers and proportions of food and beverage advertisements. The nutritional profile of foods was compared by day, time of the day and types of TV program. For each advertisement, the parent company of promoted food products, supermarkets and restaurants was identified. RESULTS: A total of 1610 food and beverage ads were broadcast, representing 18.1% of the total ads shown on selected channels. Over 80.0% of all foods and beverages advertised on Brazilian TV channels did not meet the PAHO and the WHO/Europe nutritional quality standards and were considered eligible for marketing restrictions. The proportion of unhealthy food ads was significantly higher on weekends, in the afternoon, and during soap operas programming. Altogether, 10 transnational and local food and beverage companies, two large international fast food chains and two of Brazil's largest supermarket retailers accounted for almost 90% of all unhealthy food ads shown. CONCLUSIONS: The findings of the present study indicate a high exposure of the Brazilian population to unhealthy food marketing and an inefficient enforcement of existing regulations. Further research to monitor population exposure to unhealthy food marketing and understand the policy inertia that is preventing policy progress, is highly recommended.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations35
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Public HealthMême sujetObesity, Physical Activity, DietTravaux en français237 207