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Enregistrement W4403081163 · doi:10.1017/s1368980024001423

Monitoring sodium content in processed and ultraprocessed foods in Argentina 2022: compliance with National Legislation and Regional Targets

2024· article· en· W4403081163 sur OpenAlexaff
Leila Guarnieri, Luciana Castronuovo, Nadia Flexner, Yahan Yang, Mary R. L’Abbé, Victoria Tiscornia

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nutrition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSodium Intake and Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPan American Health Organization
Mots-clésLegislationObservational studyEnvironmental healthBusinessFood processingFood scienceMedicinePolitical scienceLawChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective: To assess the current Na levels in a variety of processed food groups and categories available in the Argentinean market to monitor compliance with the National Law and to compare the current Na content levels with the updated Pan American Health Organisation (PAHO) regional targets. Design: Observational cross-sectional study. Setting and Participants: Argentina. Data were collected during March 2022 in the city of Buenos Aires in two of the main supermarket chains. We carried out a systematic survey of pre-packaged food products available in the food supply assessing Na content as reported in nutrition information panels. Results: We surveyed 3997 food products, and the Na content of 760 and 2511 of them was compared with the maximum levels according to the Argentinean law and the regional targets, respectively. All food categories presented high variability of Na content. More than 90 % of the products included in the National Sodium Reduction Law were found to be compliant. Food groups with high median Na, such as meat and fish condiments, leavening flour and appetisers are not included in the National Law. In turn, comparisons with PAHO regional targets indicated that more than 50 % of the products were found to exceed the regional targets for Na. Conclusions: This evidence suggests that it is imperative to update the National Sodium Reduction Law based on regional public health standards, adding new food groups and setting more stringent legal targets.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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