Projected impact of a reduction in sugar-sweetened beverage consumption on diabetes and cardiovascular disease in Argentina: A modeling study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sugar-sweetened beverage (SSB) consumption is associated with obesity, diabetes, and hypertension. Argentina is one of the major consumers of SSBs per capita worldwide. Determining the impact of SSB reduction on health will inform policy debates. METHODS AND FINDINGS: We used the Cardiovascular Disease Policy Model-Argentina (CVD Policy Model-Argentina), a local adaptation of a well-established computer simulation model that projects cardiovascular and mortality events for the population 35-94 years old, to estimate the impact of reducing SSB consumption on diabetes incidence, cardiovascular events, and mortality in Argentina during the period 2015-2024, using local demographic and consumption data. Given uncertainty regarding the exact amount of SSBs consumed by different age groups, we modeled 2 estimates of baseline consumption (low and high) under 2 different scenarios: a 10% and a 20% decrease in SSB consumption. We also included a range of caloric compensation in the model (0%, 39%, and 100%). We used Monte Carlo simulations to generate 95% uncertainty intervals (UIs) around our primary outcome measures for each intervention scenario. Over the 2015-2024 period, a 10% reduction in SSBs with a caloric compensation of 39% is projected to reduce incident diabetes cases by 13,300 (95% UI 10,800-15,600 [low SSB consumption estimate]) to 27,700 cases (95% UI 22,400-32,400 [high SSB consumption estimate]), i.e., 1.7% and 3.6% fewer cases, respectively, compared to a scenario of no change in SSB consumption. It would also reduce myocardial infarctions by 2,500 (95% UI 2,200-2,800) to 5,100 (95% UI 4,500-5,700) events and all-cause deaths by 2,700 (95% UI 2,200-3,200) to 5,600 (95% UI 4,600-6,600) for "low" and "high" estimates of SSB intake, respectively. A 20% reduction in SSB consumption with 39% caloric compensation is projected to result in 26,200 (95% UI 21,200-30,600) to 53,800 (95% UI 43,900-62,700) fewer cases of diabetes, 4,800 (95% UI 4,200-5,300) to 10,000 (95% UI 8,800-11,200) fewer myocardial infarctions, and 5,200 (95% UI 4,300-6,200) to 11,000 (95% UI 9,100-13,100) fewer deaths. The largest reductions in diabetes and cardiovascular events were observed in the youngest age group modeled (35-44 years) for both men and women; additionally, more events could be avoided in men compared to women in all age groups. The main limitations of our study are the limited availability of SSB consumption data in Argentina and the fact that we were only able to model the possible benefits of the interventions for the population older than 34 years. CONCLUSIONS: Our study finds that, even under conservative assumptions, a relatively small reduction in SSB consumption could lead to a substantial decrease in diabetes incidence, cardiovascular events, and mortality in Argentina.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».