英国のレストランでの栄養スコアのラベル付け：無作為化対照試験

アクティブコンパレータ：レストラン1

レストラン1：植物ベースのカフェ

行動：メニューのラベル付けタイプ

参加者には、カロリー情報を備えたレストランのメニュー、またはカロリー情報とNSラベル付きのメニューが与えられます。

アクティブコンパレータ：レストラン2

レストラン2：ユニバーシティカフェ

行動：メニューのラベル付けタイプ

参加者には、カロリー情報を備えたレストランのメニュー、またはカロリー情報とNSラベル付きのメニューが与えられます。

知覚されたメッセージの有効性

ノースカロライナ大学PMEスケールの適応バージョンを使用して、フードメニューに応じて、健康上の懸念、製品態度、およびアイテム消費の落胆を測定するために使用されます。 参加者には、注文したメニューが表示されます。 すべての参加者は、「まったくない」と「大いに」で固定された1〜5のリッカートスケールを使用して、3つの質問に答えます。 3つの項目に対する平均応答が計算されます。 PMEは、行動を変えるヘルスメッセージの可能性の初期の指標として使用されます（たとえば、健康の少ないアイテムの選択を減らす）。 スケールは、以前に食品ラベルの潜在的な影響を特定するために使用されており、長期的な行動を予測しています。

各アイテムの栄養品質と完全な食事のために

食事の選択の栄養品質は、英国のNPMスコアリングシステムを使用して計算されます。 これにより、負の栄養素の合計スコアから陽性の栄養素の合計スコアを差し引くことにより、製品のスコア（連続変数）が計算されます。 スコアが低いと、栄養の質が向上し、スコアが高いと栄養の質が低下します。

各参加者のアイテムのエネルギー含有量によって重み付けされた平均NPMスコアを計算します。 これにより、メインディッシュのNPMスコアがスターターまたはサイドのNPMスコアよりも重み付けされ（選択されたメインのエネルギー含有量がスターターまたはサイドよりも高いと仮定）、食品注文のより代表的なNPMスコアにつながります。 これは、weeded.meanを使用して行われます Rの関数 この関数は各値を掛けます（つまり、 個々のアイテムのNPMスコア）その対応する重量（個々のアイテムのKCALコンテンツ）により、すべてのアイテムを合計し、これを重みの合計で除算します。

選択した各アイテムのnsラベル

NSカテゴリの値は、参加者によって選択された各アイテムに対して記録されます（a、b、c、d、e）

注文されたすべての食品のエネルギー含有量

食事のために注文されたすべての食品にわたるエネルギーの合計（kcal）は計算されます

消費されたエネルギーと栄養素

研究者は、各アイテムが参加者に与えられる前後にプレートの写真を撮ります。 研究者は、消費される各皿の割合を推定します。

参加者は、自分の食事を他の誰かと共有しているかどうかを尋ねられます。 信頼性を測定するために、2人目の研究者がランダムなパーセント推定値の10％を実行します。

エネルギーと栄養消費量は、消費されたアイテムの推定割合によって選択/消費される食品の総エネルギー/栄養含有量を掛けることによって計算されます。 探索された栄養素は、塩、砂糖、脂肪、飽和脂肪、タンパク質、繊維です。

後で摂取します

参加者が研究に参加した後、彼らはリンクをメールで送信して、食事のリコール調査を完了します（Intake 24、https：//intake24.co.uk/を介して）。 参加者は、勉強会の後に食べた後、寝るまですべてを報告します。 彼らは、勉強会の後、夕食、スナック、飲み物のために何を持っているかについて、できるだけ多くの詳細を提供するように求められます。 摂取量24からのデータに基づいて推定されます。