The health and economic burden associated with sugar-sweetened beverage consumption in Trinidad and Tobago
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundIn Trinidad and Tobago, non-communicable diseases (NCDs) are the leading cause of death. Unhealthy diet is one modifiable NCD risk factor, which contributes to the NCD burden. The consumption of sugar-sweetened beverages (SSBs) has been associated with an increased risk of NCDs.AimThe aim of this paper is to estimate the burden of disease and economic costs associated with the consumption of SSBs in Trinidad and Tobago as evidence to support the implementation of health and fiscal policies on SSB consumption.MethodsThe results of this study were obtained through the use of a mathematical model which used a comparative risk assessment approach to estimate the health and economic burden associated with SSB intake, by sex and age.ResultsEstimates for one year showed that SSB consumption was associated with approximately 15,000 cases of overweight and obesity in adults and 11,700 cases in children, 28% of all the cases of diabetes and overall, an estimated 387 deaths and 9000 years of healthy life were lost due to premature death and disability. Approximately US$23.1 million was spent in the public healthcare system to treat diseases associated with consumption of sugary beverages.ConclusionsThe consumption of SSBs is associated with increases in diseases, deaths and rising healthcare costs in Trinidad and Tobago. It is hoped that the results of this study will provide an added rationale and impetus for the implementation of policies to reduce the consumption of SSBs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».