Changes in Children’s Adherence to Sustainable Healthy Diets During the Implementation of Chile’s Food Labelling and Advertising Law: A Longitudinal Study (2016–2019)
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This longitudinal study measured changes in adherence to sustainable healthy diets in 698 Chilean children (aged 3–6 years at baseline) over the period that Chile’s Food Labelling and Advertising Law was implemented. Methods: Dietary data were collected annually from 2016 to 2019 applying single multiple-pass 24 h dietary recalls to children’s primary caretakers. The Planetary Health Diet Index for Children and Adolescents (PHDI-C) was used to quantify adherence to sustainable healthy diets where higher scores indicate better adherence. Linear mixed models were fitted to estimate the change in PHDI-C total and individual component scores from 2016 to 2019. Results: Mean total PHDI-C score decreased from 50.1 points in 2016 to 46.3 and 46.1 in 2018 and 2019, respectively (p-value < 0.001), suggesting that children’s overall adherence to sustainable healthy diets was low and decreased over time. Intake of legumes, fruits, dark green vegetables, red and orange vegetables, and vegetable oils decreased, while intake of palm oil, red meats, and animal fats increased, resulting in small but significant declines in eight PHDI-C component scores. Whole cereal intake increased, while the consumption of dairy products and added sugars decreased, resulting in improvements in three PHDI-C component scores. Conclusions: Aside from the decrease in added sugar intake, all dietary changes observed in this study were consistent with trends described among children transitioning from pre-school age to school age. The Law might have contributed to reducing children’s added sugar intake, but further research is required to establish causality.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».