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Enregistrement W4307812760 · doi:10.1186/s12966-022-01370-5

Are intentions to change, policy awareness, or health knowledge related to changes in dietary intake following a sugar-sweetened beverage tax in South Africa? A before-and-after study

2022· article· en· W4307812760 sur OpenAlexfundno aff
Michael Essman, Catherine Zimmer, Francesca R. Dillman Carpentier, Elizabeth C. Swart, Lindsey Smith Taillie

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCarolina Population Center, University of North Carolina at Chapel HillEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Advancing Translational SciencesBloomberg PhilanthropiesNational Institutes of HealthDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaMedical Research CouncilSouth African Medical Research CouncilNational Heart, Lung, and Blood InstituteInternational Development Research Centre
Mots-clésLogistic regressionEnvironmental healthMedicineRisk perceptionPerceptionClinical nutritionDemographyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In April 2018, South Africa implemented the Health Promotion Levy (HPL), one of the first sugar-sweetened beverage (SSB) taxes to be based on each gram of sugar (beyond 4 g/100mL). The objectives of this study were to examine whether the psychological constructs tax awareness, SSB knowledge, SSB risk perception, and intentions to reduce SSB intake were associated with taxed beverage intake, whether they changed from pre- to post-tax, and whether they modified the effect of the HPL. METHODS: We collected single day 24-hour dietary recalls surveyed from repeat cross-sectional surveys of adults aged 18-39 years in Langa, South Africa. Participants were recruited in February-March 2018 (pre-tax, N = 2,481) and February-March 2019 (post-tax, N = 2,507) using door-to-door sampling. Surveys measured tax awareness, SSB knowledge, SSB risk perception, and intention to reduce SSB intake. SSB intake was estimated using a two-part model. To examine changes over time, logistic regression models were used for binary outcomes (tax awareness and intention to reduce SSB consumption) and linear regression models for continuous outcomes (SSB knowledge SSB risk perceptions). Effect modification was tested using interaction terms for each psychological construct with time. RESULTS: No constructs were associated with SSB intake at baseline. At post-tax, the predicted probability to consume taxed beverages was 33.5% (95% CI 28.5-38.5%) for those who expressed an intention to reduce SSB intake compared to 45.9% (95% CI 43.7-48.1%) for those who did not. Among consumers, intending to reduce SSB intake was associated with 55 (95% CI 28 to 82) kcal/capita/day less SSBs consumed. Tax awareness, SSB knowledge, and SSB risk perception increased by a small amount from pre- to post-tax. Intentions to reduce SSB intake was lower in the post-tax period. The tax effect on SSB intake was modified by SSB knowledge and intention to reduce SSB intake, with higher levels of each associated with lower SSB intake. CONCLUSION: After the South African SSB tax was implemented, SSB knowledge and risk perception increased slightly, tax awareness remained low, and only SSB knowledge and behavioral intention to change were significantly associated with taxed beverage intake among participants recruited from a low-income South African township.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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