The estimated dietary and health impact of implementing the recently approved ‘high in’ front-of-package nutrition symbol in Canada: a food substitution scenario modeling study
Notice bibliographique
Résumé
Background Front-of-pack labeling (FOPL) has been identified as a cost-effective policy to promote healthy food environments and to help consumers make healthier food choices. Consumer surveys report that after implementation of mandatory ‘high in’ FOPL symbols between 30 and 70% of consumers choose or were willing to choose products with fewer ‘high in’ symbols. Health Canada has recently published FOPL regulations that will require prepackaged food and beverages that meet or exceed thresholds for sodium, total sugars, or saturated fat to display a ‘high in’ FOPL nutrition symbol. Objectives The aims were to estimate the potential (1) dietary impact of substituting foods with similar foods that would display at least one less ‘high in’ symbol, and (2) the number of diet-related noncommunicable disease (NCD) deaths that could be averted or delayed due to estimated dietary changes. Methods Baseline and counterfactual intakes of sodium, total sugars, saturated fats, and energy were estimated among Canadian adults ( n = 11,992) using both available days of 24 h-recall data from the 2015 Canadian Community Health Survey-Nutrition (CCHS) . Similar foods to those reported in CCHS that would display at least one less ‘high in’ symbol ( n = 239) were identified using a Canadian branded food composition database. Based on current FOPL consumer research, identified foods were substituted for 30, 50, and 70% of randomly selected CCHS-Nutrition adult participants and for all adult participants. Potential health impacts were estimated using the Preventable Risk Integrated ModEl. Results Mean dietary reductions of between 73 and 259 mg/day of sodium, 2.0 and 6.9 g/day of total sugars, 0.2 and 0.5 g/day of saturated fats, and 14 and 46 kcal/day of energy were estimated. Between 2,148 (95% UI 1,913–2,386) and 7,047 (95% UI 6,249–7,886) of deaths due to diet-related NCDs, primarily from cardiovascular diseases (70%), could potentially be averted or delayed if Canadians choose products with fewer ‘high in’ symbols. Conclusion Results suggest that FOPL could significantly reduce sodium and total sugar intakes among Canadian adults, the consequences of which could avert or delay an important number of diet-related NCD deaths. These findings provide relevant data to support the importance of the impending FOPL regulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».