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Enregistrement W6902991328 · doi:10.7939/r3-1her-4356

The economic burden of excessive sugar intake and the impact of sugar taxes in Canada

2022· dissertation· en· W6902991328 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSugarConsumption (sociology)SubsidyProductivityEconomic impact analysisFree sugarSugar consumptionEconomic cost

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consumption of sugars is associated with obesity and various chronic diseases (CD). Excessive sugar consumption leads to economic burdens in terms of health care costs for treatment and management of CDs and costs associated with lost productivity and premature mortality. With increasing concerns about the health and economic consequences of excess sugar consumption, the sugar tax is increasingly considered a population-level policy to curb sugar consumption. Currently, Canada has not yet implemented sugar taxes and other alternative population-level interventions. There is little information about the economic burden of excessive sugar consumption and the impact of the sugar tax in Canada. Thus, this thesis aims to: 1) estimate the consumption and dietary sources of added, free and total sugars in Canada, 2) quantify the economic burden that could be avoided if Canadians comply with existing free sugar consumption recommendations, 3) systematically review and analyze evidence regarding the cost-effectiveness of taxation of sugary foods and beverages, 4) build a model to estimate the potential health and economic impact of sugar-sweetened beverage (SSB) tax in Canada, and 5) estimate the cost-effectiveness of different taxation and subsidy scenarios in Canada. This thesis consists of five interconnected studies. The first study calculated added, free, and total sugar content of all foods consumed by Canadians using the established nutrient calculation procedures and the 2015 Canadian Community Health Survey–Nutrition dataset. This study reveals that most Canadians consumed more added and free sugars than recommended (less than 5% or 10% of total energy intake). The second study quantified the economic burdens of excessive free sugar intake using the population attributable fraction method. The findings show that if Canadians were to comply with the free sugar recommendation, an estimated CAD$2.5-5.0 billion in direct health care and indirect costs could have been avoided in 2019. The third study systematically reviewed fifteen sugar tax economic evaluations from six countries. All these studies revealed that the sugar tax is a cost-effective intervention to improve health-related quality of life, save health care costs, and gain tax revenue. In the fourth study, we designed a proportional multi-state life table-based Markov model to simulate the SSB tax in Canada. Compared with the previous studies, the simulation model included more CDs and considered substitute effects of all untaxed products. The fifth study estimated the cost-effectiveness of different sugar taxes and vegetables and fruit (V&F) subsidy scenarios in Canada using the established model built in the fourth study. The results show that all simulated taxes and subsidies were cost-effective, and the combination of taxes and subsidies could maximize health benefits and compensate for the sugar tax burden. Overall, this thesis fills the research gaps about the sugar content of foods and beverages as well as excessive sugar consumption and its consequent health and economic burden in Canada. It calls the public, researchers, and policymakers’ attention to excessive free sugar consumption and potential interventions. This thesis provides profound evidence regarding the impact and cost-effectiveness of different taxes and subsidy scenarios for researchers and policymakers. The findings support the implementation of a policy package that includes sugar taxes and V&F subsidies to maximize health benefits and improve inequity.

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)0,000
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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations0
Publié2022
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