Food marketing, eating and health outcomes in children and adults: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The marketing of unhealthy foods has been implicated in poor diet and rising levels of obesity. Rapid developments in the digital food marketing ecosystem and associated research mean that contemporary review of the evidence is warranted. This preregistered (CRD420212337091) 1 systematic review and meta-analysis aimed to provide an updated synthesis of the evidence for behavioural and health impacts of food marketing on both children and adults, using the 4Ps framework (Promotion, Product, Price, Place). Ten databases were searched from 2014 to 2021 for primary data articles of quantitative or mixed design, reporting on one or more outcome of interest following food marketing exposure compared with a relevant control. Reviews, abstracts, letters/editorials and qualitative studies were excluded. Eighty-two studies were included in the narrative review and twenty-three in the meta-analyses. Study quality (RoB2/Newcastle–Ottawa scale) was mixed. Studies examined ‘promotion’ ( n 55), ‘product’ ( n 17), ‘price’ ( n 15) and ‘place’ ( n 2) (some > 1 category). There is evidence of impacts of food marketing in multiple media and settings on outcomes, including increased purchase intention, purchase requests, purchase, preference, choice, and consumption in children and adults. Meta-analysis demonstrated a significant impact of food marketing on increased choice of unhealthy foods (OR = 2·45 (95 % CI 1·41, 4·27), Z = 3·18, P = 0·002, I 2 = 93·1 %) and increased food consumption (standardised mean difference = 0·311 (95 % CI 0·185, 0·437), Z = 4·83, P < 0·001, I 2 = 53·0 %). Evidence gaps were identified for the impact of brand-only and outdoor streetscape food marketing, and for data on the extent to which food marketing may contribute to health inequalities which, if available, would support UK and international public health policy development.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».