Sugary drink warnings: A meta-analysis of experimental studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Policymakers worldwide are considering requiring warnings for sugary drinks. A growing number of experimental studies have examined sugary drink warnings' impacts, but no research to our knowledge has synthesized this literature. To inform ongoing policy debates, this study aimed to identify the effects of sugary drink warnings compared with control conditions. METHODS AND FINDINGS: We systematically searched 7 databases on June 21, 2019, and October 25, 2019. We also searched reference lists of relevant articles. Two investigators independently screened titles, abstracts, and full texts to identify peer-reviewed articles that used an experimental protocol to examine the effects of sugary drink warnings compared to a control condition. Two investigators independently extracted study characteristics and effect sizes from all relevant full-text articles. We meta-analyzed any outcome assessed in at least 2 studies, combining effect sizes using random effects meta-analytic procedures. Twenty-three experiments with data on 16,241 individuals (mean proportion female, 58%) were included in the meta-analysis. Most studies took place in Latin America (35%) or the US or Canada (46%); 32% included children. Relative to control conditions, sugary drink warnings caused stronger negative emotional reactions (d = 0.69; 95% CI: 0.25, 1.13; p = 0.002) and elicited more thinking about the health effects of sugary drinks (d = 0.65; 95% CI: 0.29, 1.01; p < 0.001). Sugary drink warnings also led to lower healthfulness perceptions (d = -0.22; 95% CI: -0.27, -0.17; p < 0.001) and stronger disease likelihood perceptions (d = 0.15; 95% CI: 0.06, 0.24; p = 0.001). Moreover, sugary drink warnings reduced both hypothetical (d = -0.32; 95% CI: -0.44, -0.21; p < 0.001) and actual consumption and purchasing behavior (d = -0.17; 95% CI: -0.30, -0.04; p = 0.012). Statistically significant effects were not observed for perceptions of added sugar or positive sugary drink attitudes (p's > 0.10). Moderation analyses revealed that health warnings (e.g., "Beverages with added sugar contribute to obesity") led to greater reductions in hypothetical sugary drink purchases than did nutrient warnings (e.g., "High in sugar"; d = -0.35 versus -0.18; Qb = 4.04; p = 0.04). Limitations of this study include that we did not review grey literature and that we were unable to conduct moderation analyses for several prespecified moderators due to an insufficient number of studies. CONCLUSIONS: This international body of experimental literature supports sugary drink warnings as a population-level strategy for changing behavior, as well as emotions, perceptions, and intentions. PROTOCOL REGISTRY: PROSPERO ID 146405.
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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 | 0,044 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,071 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».