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Enregistrement W4409032310 · doi:10.1186/s12889-025-22432-w

Beverage consumption among adults in Newfoundland and Labrador, Canada prior to the implementation of a sugar-sweetened beverage tax

2025· article· en· W4409032310 sur OpenAlexafffundabout
Daniel A. Zaltz, Rachel Prowse, Yanqing Yi, Jessica O’Dea, Scott Harding

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBanting and Best Diabetes Centre, University of TorontoCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Cancer Society
Mots-clésTaxable incomeMedicineEnvironmental healthBiostatisticsConsumption (sociology)DemographyPublic healthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lawmakers in Newfoundland and Labrador (NL) recently passed Canada's first sugar-sweetened beverage (SSB) tax. SSB tax evaluations rely on detailed understandings of beverage consumption patterns prior to policy implementation, but there is no recent literature about such patterns among NL residents during the pre-tax period. METHODS: We recruited a convenience sample of NL adults ages 19 and older and measured participant characteristics via online surveys and beverage intake via previously-validated, semi-quantitative beverage frequency questionnaires. We generated inverse probability weights of sample selection using the Canadian Census as a representative reference sample. We described the weighted prevalence and intake among consumers of taxable SSBs (e.g., regular pop), non-taxable SSBs (e.g., sweetened milk), diet (non-nutritive sweetened) beverages and unsweetened beverages (including 100% juice). We explored weighted bivariate associations between consumption of beverages and sociodemographic characteristics identified as potential correlates of SSB intake. RESULTS: The sample (n = 1233) was 65% female, 57% between ages 30-59 years, and nearly all (94%) white. More than half (57.3%) consumed taxable SSBs weekly, and 23.2% consumed non-taxable SSBs weekly. The most-consumed (highest volume) taxable SSB was regular pop (weighted mean (SD) 2.3 (3.5) L/week); the most-consumed non-taxable SSB was sweetened, flavoured milk (mean (SD) 1.2 2.0) L/week). We found independent differences in consumption patterns (prevalence, mean intake among consumers) across each beverage category. People who were younger, had fewer years of education, reported income below the poverty threshold, or reported experiencing food insecurity had a higher prevalence and mean intake among consumers of taxable SSBs. People with fewer years of education or those who reported experiencing food insecurity had a lower prevalence and mean intake among consumers of unsweetened beverages. CONCLUSIONS: Our findings align with prior studies of socioeconomic position and SSB consumption in Canada, which collectively demonstrate that, on average, those with less education and income consume more SSBs and fewer unsweetened beverages. This research provides necessary understanding of social patterning of beverage consumption in NL prior to tax implementation. Post-tax evaluations of this policy should investigate potential impacts of the tax on diet and health equity, as well as potential beverage substitutions towards other beverage categories.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,292 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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