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Enregistrement W4308719517 · doi:10.3389/fpubh.2022.922447

Availability of healthy and unhealthy foods in modern retail outlets located in selected districts of Greater Accra Region, Ghana

2022· article· en· W4308719517 sur OpenAlexafffund
Akosua Pokua Adjei, Gideon Senyo Amevinya, Wilhemina Quarpong, Akua Tandoh, Richmond Aryeetey, Michelle Holdsworth, Charles Agyemang, Francis Zotor, Matilda E. Laar, Kobby Mensah, Phyllis Addo, Dennis Odai Laryea, Gershim Asiki, Daniel Sellen, Stefanie Vandevijvere, Amos Laar

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésGeographyEnvironmental healthSocioeconomicsBusinessMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Intake of unhealthy foods is linked to the onset of obesity and diet-related non-communicable diseases (NCDs). Availability of unhealthy (nutritionally poor) foods can influence preference, purchasing and consumption of such foods. This study determined the healthiness of foods sold at modern retail outlets- supermarkets and mini-marts in the Greater Accra Region of Ghana. Methods All modern retail outlets located in six districts of Greater Accra were eligible. Those < 200 m 2 of floor area and with permanent structures were categorized as mini-marts; and those ≥200 m 2 as supermarkets. Shelf length of all available foods were measured. Healthiness of food was determined using two criteria - the NOVA classification and energy density of foods. Thus, ultra-processed foods or food items with >225 kcal/100 g were classified as unhealthy. The ratio of the area occupied by unhealthy to healthy foods was used to determine the healthiness of modern retail outlets. Results Of 67 retail outlets assessed, 86.6% were mini-marts. 85.0% of the total SHELF area was occupied by foods categorized as unhealthy (ranging from 9,262 m 2 in Ashiaman Municipality to 41,892 m 2 in Accra Metropolis). Refined grains/grain products were the most available, occupying 30.0% of the total food shelf space, followed by sugar-sweetened beverages (20.1% of total shelf space). The least available food group–unprocessed staples, was found in only one high income district, and occupied 0.1% of the total food shelf space. Retail outlets in two districts did not sell fresh fruits or fresh/unsalted canned vegetables. About two-thirds of food products available ( n = 3,952) were ultra-processed. Overall, the ratio of ultra-processed-to-unprocessed foods ranged from 3 to 7 with an average (SD) of 5(2). Thus, for every healthy food, there were five ultra-processed ones in the studied retail outlets. Conclusion This study reveals widespread availability of ultra-processed foods in modern retail outlets within the selected districts. Toward a healthier food retail environment, public health and food regulators, in partnership with other stakeholders need to institute measures that improve availability of healthy foods within supermarkets and mini-marts.

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)0,002
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,230 · 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'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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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