Lack of nutrient declarations and low nutritional quality of pre-packaged foods sold in Guatemalan supermarkets
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the presence of nutrition declarations and nutritional quality in pre-packaged food products sold in Guatemala. DESIGN: We photographed nutrition labels of pre-packaged foods. We extracted information about declaration of energy, total/saturated/trans-fats, total/added sugars and Na content (critical nutrients). We classified all products according to their degree of processing (NOVA classification) and nutritional quality (PAHO and WHO-Europe nutrient profile models). SETTING: Pre-packaged foods for sale in seven supermarkets in Guatemala City. PARTICIPANTS: This study did not involve human subjects. RESULTS: We assessed 3459 pre-packaged foods, including 80 % ultra-processed, 7 % processed and 13 % unprocessed/minimally processed foods or culinary ingredients. Nutritional information was available in 3021 products (87·3 %). Energy content was declared in 87·0 %; total fats in 86·1 %; saturated fats in 81·5 %; trans-fats in 48·9 %; total sugars in 70·3 %; added sugars in 0·5 % and Na/salt in 85·5 % of products. Insufficient nutrient information made impossible to assess nutritional quality in 36·6 and 17·1 % of products with the PAHO and WHO-Europe models, respectively. Using PAHO and WHO nutrient profiles, we found that 66·2 and 50 % of food products did not meet the model's nutritional criteria. CONCLUSIONS: A high proportion of pre-packaged foods with nutritional information available in Guatemalan supermarkets do not meet the nutritional criteria recommended by WHO and PAHO. Furthermore, a high proportion of products did not declare critical nutrients and many did not even provide any nutritional information. National regulations should consider making critical nutrient declarations (including trans-fats and sugars) mandatory for all products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».