Changes in nonnutritive sweetener intake in a cohort of preschoolers after the implementation of Chile's Law of Food Labelling and Advertising
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The first phase of Chile's Law of Food Labelling and Advertising showed important declines in the sugar content of packaged foods, but it is unknown whether the law led to an increase in nonnutritive sweetener (NNS) intake, particularly among preschool children. OBJECTIVES: Estimate the changes in preschoolers' NNS intake after the first phase of the Chilean law. METHODS: We used 24-h dietary recalls collected in 2016 (pre-law) and 2017 (post-law) from a cohort of preschoolers (n = 875). The primary caretaker was the respondent of the recalls. Information on NNS was obtained from nutrition facts panels collected annually and linked to dietary data. We used logistic regression to estimate the changes in the proportion of preschoolers who consume NNS and two-part models to estimate the changes in mean intake. We determined the percentage of children that surpassed the acceptable daily intake (ADI) of each NNS using the National Cancer Institute method. RESULTS: The proportion of consumers of at least one NNS increased from 77.9% to 92.0% (p-value < 0.01). The mean intake increased for sucralose, aspartame, acesulfame-K and steviol glycosides (+20.3, +15.1, +6.1 and +3.3 mg/day, respectively). In addition, NNS dietary sources changed for sucralose and steviol glycosides, becoming industrialized juices and dairy beverages more relevant while tabletop NNS became less relevant. None of the children surpassed the ADI. CONCLUSIONS: NNS intake increased in preschoolers after the first phase of a national policy that promoted sugar reformulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».