パッケージ前面のラベル表示スキームの有効性: 実験的研究
2018年10月3日 更新者：Mary L'Abbe、University of Toronto
これは、Health Star Rating System (HSR または Star System)、交通信号システム、警告ラベル (高ナトリウム、飽和脂肪、砂糖) などの解釈的栄養評価システム (INRS) の有効性をテストすることを目的としたオンライン調査です。ヘルス カナダ。
この調査では、スマートフォン アプリケーション (アプリ) である FoodFlip® の使用を組み込み、食品パッケージに触れる前に各 INRS について消費者を教育するのに役立てます。
調査の概要
状態
完了
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
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Ontario
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Toronto、Ontario、カナダ、M5S3E2
- University of Toronto
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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年歳以上 (アダルト、OLDER_ADULT)
健康ボランティアの受け入れ
はい
受講資格のある性別
全て
説明
包含基準:
- 第一言語として英語を話す
- ノーザンテリトリーを除くカナダに居住している
- 18歳以上です
- インフォームドコンセントを提供する
- 家庭用食料品の買い物の少なくとも一部を行う
- スマートフォン（バージョンiPhone 3以降またはAndroid）を所有している
- 9.7 インチ以上の画面サイズでアンケートに回答できること。
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：防止
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：平行
- マスキング：なし
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：信号機
このグループの参加者には、食品および飲料のパッケージに信号機の前面ラベルのみが表示されている調査が提供されます。 介入は栄養評価システム - 信号機 |
行動: 栄養評価システム (オンライン アンケートとモバイル アプリに表示) は、ナトリウムのレベル (低 = 緑、中 = 琥珀色、高 = 赤) を示すことで、食品や飲料の健康の解釈を消費者に提供します。修正されたオーストラリア ニュージーランド食品基準 (FSANZ) 基準に基づく製品中の飽和脂肪と砂糖。
これは各条件に組み込まれており、消費者が無作為化されるラベル付け条件/介入について通知および教育します。
すべての参加者は、20 個の製品を表示し、これらの製品が状態に応じて取得する「評価」を確認するアプリ タスクに割り当てられます。
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実験的：スターシステム
このグループの参加者には、パックの前面ラベルのみに星評価の星が付いた食品と飲料のパッケージを示す調査が提供されます。 介入は栄養評価システムです - 健康星評価 |
これは各条件に組み込まれており、消費者が無作為化されるラベル付け条件/介入について通知および教育します。
すべての参加者は、20 個の製品を表示し、これらの製品が状態に応じて取得する「評価」を確認するアプリ タスクに割り当てられます。
行動: 栄養評価システム (オンライン アンケートとモバイル アプリに表示) は、食品または飲料製品の健康に関する解釈を消費者に提供します。 Food Standards Australia New Zealand (FSANZ) の栄養プロファイリング基準。
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実験的：警告ラベル
このグループの参加者には、パッケージの前面に警告ラベルが付いた食品および飲料パッケージのみを示す調査が提供されます。 介入は栄養評価システム - 警告ラベル |
これは各条件に組み込まれており、消費者が無作為化されるラベル付け条件/介入について通知および教育します。
すべての参加者は、20 個の製品を表示し、これらの製品が状態に応じて取得する「評価」を確認するアプリ タスクに割り当てられます。
行動: 栄養評価システム (オンライン調査とモバイル アプリに表示) は、ナトリウム、飽和脂肪、糖分が「多い」製品を警告ラベルで示すことにより、消費者に食品または飲料製品の健康の解釈を提供します。個々の製品では 15% を超え、組み合わせ料理では 30% を超えるパーセント デイリー バリュー (%DV) に基づいています。
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NO_INTERVENTION：コントロール
このグループの参加者には、パッケージの前面にラベルのない食品と飲料のパッケージを示す調査が提供されます。
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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 |
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理解課題 - 健康商品を見分ける能力（調査対策）
時間枠：1 日 (アプリ タスクの直後と、ラベリング システムが適用された製品を表示している間に評価されます)
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修正された FSANZ 基準に従って、さまざまなレベルの「健康」を持つ 5 つの製品を評価するタスクで、5 つの製品のグループ内で最も健康的な製品を識別する参加者の能力。
質問の文言: これらの製品の健康度をランク付けしてください。1 は「最も健康的」、5 は「最も健康的でない」シリアルです。
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1 日 (アプリ タスクの直後と、ラベリング システムが適用された製品を表示している間に評価されます)
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理解課題 - 不健康な製品を特定する能力 (調査尺度)
時間枠：1 日 (アプリ タスクの直後と、ラベリング システムが適用された製品を表示している間に評価されます)
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修正された FSANZ 基準に従って、さまざまなレベルの「健康性」を持つ 5 つの製品を評価するタスクで、5 つの製品のグループ内の製品のグループで最も健康的でない製品を識別する参加者の能力。
質問の文言: これらの製品の健康度をランク付けしてください。1 は「最も健康的」、5 は「最も健康的でない」シリアルです。
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1 日 (アプリ タスクの直後と、ラベリング システムが適用された製品を表示している間に評価されます)
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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理解タスク - 製品の全体的な「健康」を特定する能力 (調査尺度 - リッカート尺度)
時間枠：1 日 (アプリ タスクの直後と、ラベリング システムが適用された製品を表示している間に評価されます)
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7 ポイントのリッカート スケールを使用して、製品の栄養情報の種類と量に応じて、製品が多かれ少なかれ健康的であると正確に評価する参加者の能力。
質問の文言: この (製品) はあなたにとってどれくらい健康的ですか?
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1 日 (アプリ タスクの直後と、ラベリング システムが適用された製品を表示している間に評価されます)
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製品の仮想購入 (調査尺度 - リッカート尺度)
時間枠：1 日 (アプリ タスクの直後と、ラベリング システムが適用された製品を表示している間に評価されます)
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7ポイントのリッカートスケールを使用して、製品の栄養情報の種類と量に応じて、参加者が製品を購入する可能性を認識しました。 質問の言い回し: この製品のコストが他の製品 (製品カテゴリ) と同様であると仮定します。 （製品）を購入する場合、これを購入する可能性はどのくらいありますか? |
1 日 (アプリ タスクの直後と、ラベリング システムが適用された製品を表示している間に評価されます)
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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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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
- Vanderlee L, Franco-Arellano B, Ahmed M, Oh A, Lou W, L'Abbe MR. The efficacy of 'high in' warning labels, health star and traffic light front-of-package labelling: an online randomised control trial. Public Health Nutr. 2021 Jan;24(1):62-74. doi: 10.1017/S1368980020003213. Epub 2020 Oct 6.
- Ahmed M, Oh A, Vanderlee L, Franco-Arellano B, Schermel A, Lou W, L'Abbe MR. A randomized controlled trial examining consumers' perceptions and opinions on using different versions of a FoodFlip(c) smartphone application for delivery of nutrition information. Int J Behav Nutr Phys Act. 2020 Feb 12;17(1):22. doi: 10.1186/s12966-020-0923-1.
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)
2017年9月20日
一次修了 (実際)
2017年10月9日
研究の完了 (実際)
2017年10月9日
試験登録日
最初に提出
2017年9月8日
QC基準を満たした最初の提出物
2017年9月18日
最初の投稿 (実際)
2017年9月21日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2018年10月4日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2018年10月3日
最終確認日
2018年10月1日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- 34393
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
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