Health and economic burden of disease of sugar-sweetened beverage consumption in four Latin American and Caribbean countries: a modelling study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Overweight and obesity are important contributors to the non-communicable disease burden. The consumption of sugar-sweetened beverages (SSBs) has been associated with an increased risk of type 2 diabetes mellitus (T2DM), cardiovascular disease, cancer and other conditions. The objective of this study was to estimate the burden of disease attributable to the consumption of SSBs and the costs to the healthcare systems in Argentina, Brazil, El Salvador, and Trinidad and Tobago. DESIGN: Following a systematic review of models, a comparative risk assessment framework was developed to estimate the health and economic impact associated with the consumption of SSBs. SETTING: Argentina, Brazil, El Salvador, and Trinidad and Tobago. PARTICIPANTS: Overall population. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: The model estimated the effects of SSB consumption on health through two causal pathways: one mediated by body mass index (BMI) and health conditions associated with BMI and another that reflected the independent effects of SSB consumption on T2DM and cardiovascular diseases. RESULTS: The model results indicated that for all four countries, in 1 year, SSB consumption was associated with 18 000 deaths (3.2% of the total disease-related deaths), seven million disease events (3.3% of the total disease-related events), a half-million DALYs and US$2 billion in direct medical costs. This included 1.5 million cases of overweight and obesity in children/adolescents (12% of the excess weight cases) and 2.8 million cases in adults (2.8%); 2.2 million cases of type 2 diabetes (19%); 200 000 cases of heart disease (3.8%); 124 000 strokes (3.9%); 116 000 cases of musculoskeletal disease (0.2%); 102 000 cases of kidney disease (0.9%); and 45 000 episodes of asthma (0.4%). The Trinidad and Tobago population were the most affected by disease events. CONCLUSIONS: The study results indicate that the consumption of SSBs is associated with a significant burden of disease and death in Latin America and the Caribbean.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».