Evaluation of Changes in Prices and Purchases Following Implementation of Sugar-Sweetened Beverage Taxes Across the US
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Sugar-sweetened beverage (SSB) taxes are promoted as key policies to reduce cardiometabolic diseases and other conditions, but comprehensive analyses of SSB taxes in the US have been difficult because of the absence of sufficiently large data samples and methods limitations. Objective: To estimate changes in SSB prices and purchases following SSB taxes in 5 large US cities. Design, Setting, and Participants: In this cross-sectional study with an augmented synthetic control analysis, changes in prices and purchases of SSBs were estimated following SSB tax implementation in Boulder, Colorado; Philadelphia, Pennsylvania; Oakland, California; Seattle, Washington; and San Francisco, California. Changes in SSB prices (in US dollars) and purchases (volume in ounces) in these cities in the 2 years following tax implementation were estimated and compared with control groups constructed from other cities. Changes in adjacent, untaxed areas were assessed to detect any increase in cross-border purchases. Data used for this analysis spanned from January 1, 2012, to February 29, 2020, and were analyzed between June 1, 2022, and September 29, 2023. Main Outcomes and Measures: The main outcomes were the changes in SSB prices and volume purchased. Results: Using nutritional information, 5500 unique universal product codes were classified as SSBs, according to tax designations. The sample included 26 338 stores-496 located in treated localities, 1340 in bordering localities, and 24 502 in the donor pool. Prices of SSBs increased by an average of 33.1% (95% CI, 14.0% to 52.2%; P < .001) during the 2 years following tax implementation, corresponding to an average price increase of 1.3¢ per oz and a 92% tax pass-through rate from distributors to consumers. SSB purchases declined in total volume by an average of 33.0% (95% CI, -2.2% to -63.8%; P = .04) following tax implementation, corresponding to a -1.00 price elasticity of demand. The observed price increase and corresponding volume decrease immediately followed tax implementation, and both outcomes were sustained in the months thereafter. No evidence of increased cross-border purchases following tax implementation was found. Conclusions and Relevance: In this cross-sectional study, SSB taxes led to substantial, consistent declines in SSB purchases across 5 taxed cities following price increases associated with those taxes. Scaling SSB taxes nationally could yield substantial public 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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».