Population health interventions to curb intake of sugars: Gaps in the evidence
Notice bibliographique
Résumé
There is currently considerable attention focused on the role of sugars in health, including obesity and cardiovascular disease, and accordingly, the potential for population health interventions to curb sugars consumption. A rapid scoping review of systematic reviews related to interventions targeting sugar was conducted to identify gaps in the existing evidence on the effectiveness of such interventions. The databases Medline, EMBASE, CINAHL, and the Cochrane Database of Systematic Reviews were searched to identify systematic review articles related to interventions to reduce sugars intake, published in English over an eleven‐year period (January 2005 to December 2015). Sixteen systematic reviews meeting the inclusion criteria were identified. The interventions included price changes, initiatives to alter specific food environments, health promotion and education, and initiatives to limit exposure to advertising. A common thread among the reviews is the limited scope of available evidence combined with the heterogeneity of methods used in existing studies, including lack of consensus on definitions and measures used for sugars intake. There is a paucity of data on how interventions are implemented and the ways in which they interact with contextual factors, which hinders conclusions about how interventions introduced in one jurisdiction might function in another. Further, little is known about differential effects of interventions for population subgroups and potential compensatory behaviours on the part of both consumers and the food industry. Given current gaps in the evidence, implementation of interventions that show promise in terms of reducing intake of sugars should be accompanied by careful monitoring to assess intended and unintended consequences, including those related to equity. The application of a systems lens might be useful for considering the broad array of factors that impact the planning, implementation, and evaluation of interventions to alter sugars consumption and associated outcomes, including body weight. Support or Funding Information This research was completed under contract with the Canadian Institutes of Health Research Institute of Nutrition, Metabolism and Diabetes.
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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 | 0,082 | 0,226 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».