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FoodFLIP: より健康的な食品の選択を促進するための食品情報アプリの有効性をテストする

2020年11月4日 更新者:Mary L'Abbe、University of Toronto
食品パッケージの栄養情報を理解することに関しては多くの混乱があり、消費者が健康的な製品を選択することを困難にしています. 今日の忙しくてペースの速いショッピング環境では、モバイル デジタル テクノロジ (たとえば、スマートフォン アプリケーション) は、消費者が買い物中に「より健康的な」食品を選択するのに役立ちます。 この研究は、信号機のフロント オブ パック システム、ヘルス スター評価システム (HSR またはスター システム)、およびカナダ保健省によって提案された提案されたナトリウム、飽和脂肪、および砂糖の警告ラベルの有効性をテストすることを目的としています。 この研究では、スマートフォン アプリケーション (アプリ) である FoodFlip の使用も実験的にテストし、これらのシステムについて消費者を食品パッケージで教育し、ラベリング システムの有効性に対する学習効果の影響を調査します。

調査の概要

詳細な説明

肥満と食事関連の慢性疾患の増加率は、カナダ人の食習慣を変える必要があることを示しています。 病気のリスクを減らす健康的な食品の選択を可能にする情報とツールをカナダ人に提供することが不可欠です。 栄養成分表 (NFt) は栄養表示の最も標準化された完全な形式ですが、調査によると、消費者は 1 食分のサイズ、栄養素の量、および 1 日摂取量 % の解釈について混乱していることが示されています。 したがって、専門家グループは、解釈的な最前線 (FOP) 栄養評価システムの導入を提案しています (例: 信号機のラベルまたは星の評価)は、消費者が食品の「健康」に関連する栄養素のレベルの重要性を理解するのにも役立ちます. このようなシステムの導入に対する主な障壁の 1 つは、実際の食品購入に対する栄養情報の影響を客観的に測定する質の高い研究がないことです。 これは、「現実世界」の設定でそのような研究を設計および実施することに関連する実際的な課題と、強化された栄養表示が消費者の食品の選択を変更する可能性を定量的に調査または公開するための食品業界のサポートの欠如の両方の結果です。 食事関連疾患の負担が増大しているため、食品の購入パターンを変更および改善するための追加の解釈栄養表示システムの可能性を評価するための確固たる証拠が緊急に必要です。 モバイル デジタル テクノロジが比較的普及していることを考えると、カナダのスマートフォン アプリケーション (FoodFLIP) は、消費者の食事を調べて改善する前例のない機会を提供します。

この研究では、信号機、健康星評価、または警告ラベルの高い FOP システムが、消費者がより健康的な食品を特定して購入するのに役立つかどうかを調査します。

目的 1: 消費者が食品の健康性と栄養成分を特徴づけるのに役立つ 3 つの FOP システムの効果を評価すること。

目的 2: 3 つの FOP システムのどれがより健康的な食品の選択をサポートし、カナダの消費者に好まれているかを判断すること。

研究の種類

介入

入学 (実際)

2008

段階

  • 適用できない

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

    • Ontario
      • Toronto、Ontario、カナダ、M5S3E2
        • University of Toronto

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

18年~65年 (大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

受講資格のある性別

全て

説明

包含基準:

  • 国内最大級の 4 つの小売業者の 1 つが所有するスーパーマーケットで、月に 2 回以上買い物をする。 これには、Loblaws、Sobeys、Metro、または Safeway が含まれます
  • スマートフォン(iPhone バージョン 3 以降または android)を所有していること
  • -18歳以上で、参加するためのインフォームドコンセントを提供します
  • ノーザンテリトリーを除くカナダに居住している

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

  • 主な目的:他の
  • 割り当て:ランダム化
  • 介入モデル:並列代入
  • マスキング:なし(オープンラベル)

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
実験的:信号機

このグループの参加者は、選択した製品の栄養情報を複数の色の信号機形式で表示するアプリをダウンロードします (つまり、信号機システムは、飽和脂肪、砂糖、およびナトリウムのそれぞれについて色付きの丸いインジケーターを示します; 影付きの赤 (高)、各栄養素に設定されたしきい値に従って、琥珀色(中)または緑色(低))。 さらに、比較を容易にするために、より健康的な類似製品のリストが画面に表示されます。

介入: デバイス: スマートフォン、行動: 栄養評価システム

行動: 栄養評価システム (モバイル アプリに表示) は、消費者に食品または飲料製品の健康に関する解釈を提供します。
他の名前:
  • デバイス: スマートフォン
実験的:ヘルス スター評価システム

このグループの参加者は、選択した製品の栄養情報を 0 ~ 5 の星の形式で表示するアプリをダウンロードして、全体的な「健康」評価を提供します。 ヘルス スター レーティングは、すべての製品の評価を提供し、基準を満たしていない製品にはまだ記号が付いています (色付きの星はありません)。 さらに、比較を容易にするために、より健康的な類似製品のリストが画面に表示されます。

介入: デバイス: スマートフォン、行動: 栄養評価システム

行動: 栄養評価システム (モバイル アプリに表示) は、消費者に食品または飲料製品の健康に関する解釈を提供します。
他の名前:
  • デバイス: スマートフォン
介入なし:コントロール
このグループの参加者は、アプリで製品をスキャンしたときに、(製品のパッケージに表示されている) 栄養成分表のみを確認できます。
実験的:高温注意ラベル

このグループの参加者は、選択した製品の栄養情報を「高摂取」警告ラベル形式 (つまり、. 飽和脂肪、砂糖、ナトリウムのそれぞれの一時停止の標識。栄養素ごとに設定されたしきい値に従って)。 さらに、比較を容易にするために、より健康的な類似製品のリストが画面に表示されます。

介入: デバイス: スマートフォン、行動: 栄養評価システム

行動: 栄養評価システム (モバイル アプリに表示) は、消費者に食品または飲料製品の健康に関する解釈を提供します。
他の名前:
  • デバイス: スマートフォン

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
各介入グループによって示される食品の健康と栄養成分の正確な特徴付けが比較されます。
時間枠:6週間
実験タスクの最初のシリーズでは、参加者は、割り当てられた FOP 栄養情報と NFt を含む食品パッケージの画像にさらされます。 参加者は、リッカートを使用して、製品を購入する可能性、全体的な健康状態、および製品に含まれる特定の栄養素の相対的な量 (製品に含まれるナトリウムが少ないか多いかなど) について、製品を評価するよう求められます。規模。 2 番目の一連のタスクでは、参加者は 5 つの類似製品 (朝食用シリアル 5 つ、ヨーグルト 5 つ、パスタ ディナー 5 つ) を並べて表示されます。 参加者は、最も健康的なものから最も健康的でないものまで製品をランク付けし、低ナトリウム、低エネルギー、または高繊維食を消費しようとしている場合にどの製品を選択するかを尋ねられます.
6週間

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
スマートフォンアプリ(FoodFLIP)の機能や使いやすさを、5段階のリッカート尺度(アプリの使いやすさ・わかりやすさなどを評価したユーザーの割合)で定性的に評価します。
時間枠:6週間
スマートフォンアプリの機能や使いやすさをアンケート(使いやすさ、わかりやすさなど)で評価します。 これらのアンケートへの回答は、5 段階のリッカート スケールを使用してスケーリングされ、スマートフォン アプリの使いやすさを評価するために、各質問のスコアが個別に記録されます (たとえば、最も好まれていない 1 つから最も好まれている 5 つまで)。
6週間
追加のラベル要素の有無にかかわらず、健康強調表示は健康の認識に影響を与え、購入意向は各 FOP システム間で比較されます。
時間枠:6週間
参加者は無作為に割り付けられ、象徴的およびテキスト的な健康および/または栄養強調表示のある製品が表示されます。 参加者には、最初に主張の有無にかかわらず画像が 10 秒間表示されます (これは、個人が購入を決定する際に食料品店で製品を表示するのに費やす平均時間よりもわずかに長くなります)。 その後、画像は画面から削除され、参加者は主張の存在と内容を思い出すよう求められます。 その後、画像が画面に戻り、参加者は製品がどの程度健康であるかを評価し、製品を購入する可能性を評価するよう求められます.
6週間

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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捜査官

  • 主任研究者:Mary R L'Abbe, Ph.D.、University of Toronto

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

一般刊行物

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2018年11月1日

一次修了 (実際)

2019年12月23日

研究の完了 (実際)

2020年1月30日

試験登録日

最初に提出

2016年5月24日

QC基準を満たした最初の提出物

2016年6月22日

最初の投稿 (見積もり)

2016年6月28日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2020年11月9日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2020年11月4日

最終確認日

2020年11月1日

詳しくは

本研究に関する用語

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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