Whole grain products in Brazil: the need for regulation to ensure nutritional benefits and prevent the misuse of marketing strategies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to evaluate the use of "whole grains" claims in food products marketed in Brazil and evaluate the nutrient profile of these products. METHODS: Data from 775 grain-based packaged foods collected in Brazil from April to July 2017 were analyzed. Based on the INFORMAS protocol for food labeling, the prevalence of packaged foods with "whole grains" claims was estimated. Information on the list of ingredients was analyzed to evaluate the presence and amount of whole or refined grains in six food groups. The nutrient profiles of the products with and without "whole grains" claims were compared using the Pan American Health Organization (PAHO) nutrient profile model. RESULTS: The packages of about 19% of the evaluated products showed "whole grains" claims in their front panel. Of these, 35% lacked any whole grains among their top three ingredients. Breakfast cereals, granola bars, bread, cakes and other bakery products, cookies, and pasta had higher amounts of refined flour than whole grain ingredients in their compositions.We found 66% of products with "whole grains" claims were high in nutrients of concern according to PAHO's criteria. CONCLUSION: Our results showed that over a third of the products in Brazil with "whole grains" claims lacked whole grains as one of their main ingredients. Most had a high content of nutrients associated with noncommunicable chronic disease risk factors, indicating the overestimation of their health benefits.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».