Barriers to, and facilitators of, the adoption of a sugar sweetened beverage tax to prevent non-communicable diseases in Uganda: a policy landscape analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Uganda is experiencing an increase in nutrition-related non-communicable diseases. Risk factors include overconsumption of sugar-sweetened beverages. Fiscal and taxation policies aim to make the consumption of healthier foods easier. However, the adoption and implementation of fiscal policies by countries are constrained by political and economic challenges. OBJECTIVE: We investigated the policy and political landscape related to the prevention of nutrition-related non-communicable diseases in Uganda to identify barriers to and facilitators of the adoption of sugar-sweetened beverage taxation in Uganda. METHODS: A desk-based policy analysis of policies related to nutrition-related non-communicable diseases and sugar-sweetened beverage taxation was conducted. Four key informant consultations (n = 4) were conducted to verify the policy review and to gain further insight into the policy and stakeholder contexts. Analysis was framed by Kingdon's theory of agenda setting and policy change. RESULTS: Nutrition-related non-communicable diseases were recognised as an emerging problem in Uganda. The Government has adopted a comprehensive approach to improve diets, but implementation is slow. There is limited recognition of the consumption of sugar and sugar-sweetened beverages as a contributor to the nutrition-related non-communicable disease burden in policy documents. Existing taxes on soft drinks are lower than the World Health Organization's recommended rate of 20% and do not target sugar content. The soft drink industry has been influential in framing the taxation debate, and the Ministry of Finance previously reduced taxation of sugar-sweetened beverages. Maintaining competitiveness in a regional market is an important business strategy. However, the Ministry of Health and other public health actors in civil society have been successful (albeit marginally) in countering reductions in taxation, which are supported by industry. CONCLUSIONS: An established platform for sugar-sweetened beverage taxation advocacy exists in Uganda. Compelling local research that explicitly links soft drink taxes to health goals is essential to advance sugar-sweetened beverage taxation.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».