Comparison of Sales From Vending Machines With 4 Different Food and Beverage Messages
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Point-of-sale food messaging can encourage healthier purchases, but no studies have directly compared multiple interventions in the field. Objective: To examine which of 4 food and beverage messages would increase healthier vending machine purchases. Design, Setting, and Participants: This randomized trial assessed 13 months (February 1, 2019, to February 29, 2020) of vending sales data from 267 machines and 1065 customer purchase assessments from vending machines on government property in Philadelphia, Pennsylvania. Data analysis was performed from March 5, 2020, to November 8, 2022. Interventions: Study interventions were 4 food and beverage messaging systems: (1) beverage tax posters encouraging healthy choices because of the Philadelphia tax on sweetened drinks; (2) green labels for healthy products; (3) traffic light labels: green (healthy), yellow (moderately healthy), or red (unhealthy); or (4) physical activity equivalent labels (minutes of activity to metabolize product calories). Main Outcomes and Measures: Sales data were analyzed separately for beverages and snacks. The main outcomes analyzed at the transaction level were calories sold and the health status (using traffic light criteria) of each item sold. Additional outcomes were analyzed at the monthly machine level: total units sold, calories sold, and units of each health status sold. The customer purchase assessment outcome was calories purchased per vending trip. Results: Monthly sales data came from 150 beverage and 117 snack vending machines, whereas 1065 customers (558 [52%] male) contributed purchase assessment data. Traffic light labels led to a 30% decrease in the mean monthly number of unhealthy beverages sold (mean ratio [MR], 0.70; 95% CI, 0.55-0.88) compared with beverage tax posters. Physical activity labels led to a 34% (MR, 0.66; 95% CI, 0.51-0.87) reduction in the number of unhealthy beverages sold at the machine level and 35% (MR, 0.65; 95% CI, 0.50-0.86) reduction in mean calories sold. Traffic light labels also led to a 30-calorie reduction (b = -30.46; 95% CI, -49.36 to -11.56) per customer trip in the customer purchase analyses compared to physical activity labels. There were very few significant differences for snack machines. Conclusions and Relevance: In this 13-month randomized trial of 267 vending machines, the traffic light and physical activity labels encouraged healthier beverage purchases, but no change in snack sales, compared with a beverage tax poster. Corporations and governments should consider such labeling approaches to promote healthier beverage choices. Trial Registration: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT06260176.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».