Predicting obesity reduction after implementing warning labels in Mexico: A modeling study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In October 2019, Mexico approved a law to establish that nonalcoholic beverages and packaged foods that exceed a threshold for added calories, sugars, fats, trans fat, or sodium should have an "excess of" warning label. We aimed to estimate the expected reduction in the obesity prevalence and obesity costs in Mexico by introducing warning labels, over 5 years, among adults under 60 years of age. METHODS AND FINDINGS: Baseline intakes of beverages and snacks were obtained from the 2016 Mexican National Health and Nutrition Survey. The expected impact of labels on caloric intake was obtained from an experimental study, with a 10.5% caloric reduction for beverages and 3.0% caloric reduction for snacks. The caloric reduction was introduced into a dynamic model to estimate weight change. The model output was then used to estimate the expected changes in the prevalence of obesity and overweight. To predict obesity costs, we used the Health Ministry report of the impact of overweight and obesity in Mexico 1999-2023. We estimated a mean caloric reduction of 36.8 kcal/day/person (23.2 kcal/day from beverages and 13.6 kcal/day from snacks). Five years after implementation, this caloric reduction could reduce 1.68 kg and 4.98 percentage points (pp) in obesity (14.7%, with respect to baseline), which translates into a reduction of 1.3 million cases of obesity and a reduction of US$1.8 billion in direct and indirect costs. Our estimate is based on experimental evidence derived from warning labels as proposed in Canada, which include a single label and less restrictive limits to sugar, sodium, and saturated fats. Our estimates depend on various assumptions, such as the transportability of effect estimates from the experimental study to the Mexican population and that other factors that could influence weight and food and beverage consumption remain unchanged. Our results will need to be corroborated by future observational studies through the analysis of changes in sales, consumption, and body weight. CONCLUSIONS: In this study, we estimated that warning labels may effectively reduce obesity and obesity-related costs. Mexico is following Chile, Peru, and Uruguay in implementing warning labels to processed foods, but other countries could benefit from this intervention.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».