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Enregistrement W3046126592 · doi:10.1371/journal.pmed.1003220

Changes in the amount of nutrient of packaged foods and beverages after the initial implementation of the Chilean Law of Food Labelling and Advertising: A nonexperimental prospective study

2020· article· en· W3046126592 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondo de Fomento al Desarrollo Científico y TecnológicoInternational Development Research CentreNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesBloomberg PhilanthropiesUniversity of North Carolina at Chapel HillUniversidad de Chile
Mots-clésFood scienceLabellingEnvironmental healthAdvertisingHealth claims on food labelsFood labelingNutrientMedicineBusinessBiotechnologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In June 2016, the first phase of the Chilean Food Labelling and Advertising Law that mandated front-of-package warning labels and marketing restrictions for unhealthy foods and beverages was implemented. We assess foods and beverages reformulation after this initial implementation. METHODS AND FINDINGS: A data set with the 2015 to 2017 nutritional information was developed collecting the information at 2 time periods: preimplementation (T0: January-February 2015 or 2016; n = 4,055) and postimplementation (T1: January-February 2017; n = 3,025). Quartiles of energy and nutrients of concern (total sugars, saturated fats, and sodium, per 100 g/100 mL) and the proportion of products with energy and nutrients exceeding the cutoffs of the law (i.e., products "high in") were compared pre- and postimplementation of the law in cross-sectional samples of products with sales >1% of their specific food or beverage groups, according to the Euromonitor International Database; a longitudinal subsample (i.e., products collected in both the pre- and postimplementation periods, n = 1,915) was also analyzed. Chi-squared, McNemar tests, and quantile regressions (simple and multilevel) were used for comparing T0 and T1. Cross-sectional analysis showed a significant decrease (T0 versus T1) in the proportion of product with any "high in" (from 51% [95% confidence interval (CI) 49-52] to 44% [95% CI 42-45]), mostly in food and beverage groups in which regulatory cutoffs were below the 75th percentile of the nutrient or energy distribution. Most frequent reductions were in the proportion of "high in" sugars products (in beverages, milks and milk-based drinks, breakfast cereals, sweet baked products, and sweet and savory spreads; from 80% [95% CI 73-86] to 60% [95% CI 51-69]) and in "high in sodium" products (in savory spreads, cheeses, ready-to-eat meals, soups, and sausages; from 74% [95% CI 69-78] to 27% [95% CI 20-35]). Conversely, the proportion of products "high in" saturated fats only decreased in savory spreads (p < 0.01), and the proportion of "high in" energy products significantly decreased among breakfast cereals and savory spreads (both p < 0.01). Quantile analyses showed that most of the changes took place close to the cutoff values, with only few exceptions of overall left shifts in distribution. Longitudinal analyses showed similar results. However, it is important to note that the nonexperimental nature of this study does not allow to imply causality of these findings. CONCLUSIONS: Our results show that, after initial implementation of the Chilean Law of Food Labelling and Advertising, there was a significant decrease in the amount of sugars and sodium in several groups of packaged foods and beverages. Further studies should clarify how food reformulation will impact dietary quality of the population.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,284 · 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