Sugar-sweetened beverage consumption and socioeconomic status: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Sugar-sweetened beverages (SSB) are an independent risk factor for obesity and other non-communicable diseases. Socioeconomic status (SES) is one of the key drivers for the purchase and consumption of SSBs among children and adults; however, there is a lack of strong evidence. This study aims to determine the association between SES and consumption patterns of SSBs across populations. Results The review was conducted according to PRISMA guidelines. PubMed, MEDLINE, Scopus, EMBASE, LILACS, Web of Science, Cochrane, and CINHAL databases were searched for relevant articles until 2022. Participants included children, adolescents, and adults who consumed different SSBs and were assessed based on their SES. The random-effects model was used to obtain the pooled odds ratio (OR). Twenty-one studies (152,070 participants) met the inclusion criteria. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa tool, with the majority of the studies indicating medium to high quality. Eight ORs from four studies (34,454 participants) were considered for meta-analysis. Results showed those belonging to high SES had 48% lower odds of consuming the SSBs (OR 0.52; 95% CI: 0.42–0.61; p = 0.017). The overall quality of evidence was ascertained using GRADE criteria, illustrating a moderate certainty of evidence between SSB consumption and SES. Conclusion Meta-analysis suggests that SES influences the consumption pattern of SSBs, with high SES having lower odds of SSB consumption.
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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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».