Changes in UK price disparities between healthy and less healthy foods over 10 years: An updated analysis with insights in the context of inflationary increases in the cost-of-living from 2021
Notice bibliographique
Résumé
Food prices and affordability play an important role in influencing dietary choices, which in turn have implications for public health. With inflationary increases in the cost-of-living in the UK since 2021, understanding the dynamics of food prices becomes increasingly important. In this longitudinal study, we aimed to examine changes in food prices from 2013 to 2023 by food group and by food healthiness. We established a dataset spanning the years 2013-2023 by combining price data from the UK Consumer Price Index for food and beverage items with nutrient and food data from the UK nutrient databank and UK Department of Health & Social Care's National Diet and Nutrition Survey data. We calculated the price (£/100 kcal) for each food item by year as well as before and during the period of inflationary pressure, and classified items into food groups according to the UK Eatwell Guide and as either "more healthy" or "less healthy" using the UK nutrient profiling score model. In 2023, bread, rice, potatoes and pasta was cheapest (£0.12/100 kcal) and fruit and vegetables most expensive (£1.01/100 kcal). Less healthy food was cheaper than more healthy food (£0.33/100 kcal versus £0.81/100 kcal). Before the inflationary pressure period (from 2013 to late 2021), the price of foods decreased by 3%. After this period, the price of food increased by 22%: relative increases were highest in the food group milk and dairy food (31%) and less healthy category (26%). While healthier foods saw smaller relative price increases since 2021, they remain more expensive, potentially exacerbating dietary inequalities. Policy responses should ensure food affordability and mitigate price disparities via, for example, healthy food subsidies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».