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Enregistrement W3118491133 · doi:10.1186/s12966-021-01148-1

Estimated effects of the implementation of the Mexican warning labels regulation on the use of health and nutrition claims on packaged foods

2021· article· en· W3118491133 sur OpenAlexfundno aff
Carlos Cruz‐Casarrubias, Lizbeth Tolentino‐Mayo, Stefanie Vandevijvere, Sı́món Barquera

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreBloomberg Philanthropies
Mots-clésNutrition facts labelHealth claims on food labelsMisinformationEnvironmental healthFood productsPackaging and labelingProduct (mathematics)BusinessCalorieNutrition informationNutrition LabelingFood choiceMedicineMarketingFood sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of health and nutrition claims on front-of-pack labels may impact consumers' food choices; therefore, many countries have established regulations to avoid misinformation. This study describes the prevalence of health and nutrition claims on the front-of-pack of food products in retail stores in Mexico and estimate the potential effects of the Official Mexican Standards 051 (new regulation that includes specifications for implementing warning labels and other packaging elements such as health and nutrition claims on less healthy foods) on the prevalence of these claims. METHODS: This is a cross-sectional study in which health and nutrition claims, nutrition information panels, and the list of ingredients of all foods and beverages available in the main retail stores in Mexico City were collected. The products were grouped by level of processing according to the NOVA food system classification. Claims were classified using the internationally harmonized INFORMAS taxonomy. According to the criteria of the new Mexican front-of-pack labelling regulation, the effect on the reduction on the prevalence of health and nutrition claims was estimated by type of food and by energy and nutrients of concern thresholds. RESULTS: Of 17,264 products, 33.8% displayed nutrition claims and 3.4% health claims. In total, 80.8% of all products in the Mexican market were classified as "less healthy"; 48.2% of products had excess calories, 44.6% had excess sodium, and 40.7% excess free sugars. The new regulation would prevent 39.4% of products with claims from displaying health and nutrition claims (P < 0.001); the largest reduction is observed for ultra-processed foods (51.1%, P < 0.001). The regulation thresholds that resulted in the largest reduction of claims were calories (OR 0.62, P < 0.001) and non-sugar sweeteners (OR 0.54, P < 0.001). CONCLUSIONS: The new Mexican front-of-pack labelling regulation will prevent most processed and ultra-processed foods from displaying health and nutrition claims and will potentially improve information on packaging for consumers.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil0,166

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,314 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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