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オンライン小売環境における健康的な食品政策の縦断的無作為化比較試験
調査の概要
詳細な説明
栄養安全保障と健康を支える政策の理解を深めるために、本研究の全体目標は、オンライン食品小売業者における一連の健康的な食品政策が、健康的な食品や飲料の購入と摂取を増加させながら、不健康な超加工食品・飲料の購入と摂取を減少させる程度を検証することです。
この目標を達成するために、革新的なオンライン食料品店とレストランプラットフォームを使用し、参加者を次のいずれかに無作為に割り当てます:1) 対照群(いかなる商品にも税金、警告表示、健康的なレジ規制なし);または 2) 一連の健康的な食品政策群(超加工食品・飲料税、包装前面栄養表示、レジページでの超加工製品のプロモーションを制限する健康的なレジ規制)。 テキサス州ヒューストンとサンアントニオ、およびペンシルベニア州フィラデルフィアにて、低所得の成人300名を募集し、オンライン食料品店とレストランで週1回、6週間にわたり買い物をしてもらいます。 第1週は介入のないベースライン(対照)週とし、その後3週間介入を実施します。 最後の2研究週では、公衆衛生政策への対応として業界が行うと予想されることを模倣するため、オンラインプラットフォームに不健康な食品マーケティング(例:バナー広告)を導入します。
本研究の主要な目的の一つは、健康的な食事政策が現実世界で実施された場合、食品会社がどのように対応するかをシミュレートすることです。 そのため、介入期間の最後の2週間は、不健康な食品に対するレジ以外の広告の強度を増加させます。これは、米国が本研究でテストしている政策のいずれかを採用した場合、業界が現実世界で取ると考えられる対応だからです。 したがって、我々はそのような広告が政策効果をどの程度損なうかを測定しようとしています。 これは本研究の重要な要素です。なぜなら、多くの栄養政策実験は、業界の反応を考慮しない静的な状況下での政策の影響を見ているからです。 我々が使用する広告は、コーラやペプシのような糖分入り飲料の広告など、デリバリー/食料品アプリで通常見られるものを模倣します。
参加者にはこれらのオンラインプラットフォームで使用する資金が与えられ、購入品は実際の食品小売店とレストランを通じて配達されます。 参加者は、ベースライン時と6週間の買い物後にアンケートを完了し、ベースライン週と第4週に電話で実施される2回の食事記録調査(合計4回)を完了します。 提案研究の理論的根拠は、飲料税と警告表示がSSB(糖分入り飲料)の購入を大幅に減少させることを示した我々の研究に基づいています。
本研究の具体的な目的は以下の通りです:
- 目的1:3つの健康的な食品政策(超加工食品・飲料税、包装前面栄養警告表示、健康的なレジ規制)が、オンライン食料品店とレストラン設定における購入に及ぼす影響を評価する。
- 目的2:3つの健康的な食品政策(超加工食品税、包装前面栄養警告表示、健康的なレジ規制)が食事の質に及ぼす影響を評価する。
- 目的3:不健康な食品マーケティングが一連の健康的な食品政策の効果をどの程度相殺するかを理解する。
研究の種類
入学 (推定)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前:Eva Fabian, MPH
- メール:Eva.Fabian@Pennmedicine.upenn.edu
研究連絡先のバックアップ
- 名前:Julianna Catania, MPH
- 電話番号:(215) 839-9689
- メール:julianna.catania@pennmedicine.upenn.edu
研究場所
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Pennsylvania
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Philadelphia、Pennsylvania、アメリカ、19104
- 募集
- University of Pennsylvania
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コンタクト:
- Eva Fabian, MPH
- メール:Eva.Fabian@Pennmedicine.upenn.edu
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コンタクト:
- Julianna Catania, MPH
- 電話番号:609-385-8219
- メール:julianna.catania@pennmedicine.upenn.edu
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主任研究者:
- Christina Roberto, PhD
-
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
説明
参加基準:
- 18歳以上
- 現在、SNAP(補助的栄養支援プログラム)またはSNAPに自動的に参加資格を与える他の政府プログラム(例:WIC、TANF)の対象となっておらず、参加していない
- 以下の収入適格要件を満たす:
ヒューストンまたはサンアントニオ地域に居住する参加者は、世帯収入が連邦貧困ラインの165%を超え、かつ世帯人数に基づくテキサス州の世帯収入中央値(2023年アメリカ地域社会調査に基づく)未満でなければなりません[11]。
フィラデルフィア地域に居住する参加者は、世帯収入が連邦貧困ラインの200%を超え、かつ世帯人数に基づくペンシルベニア州の世帯収入中央値(2023年アメリカ地域社会調査に基づく)未満でなければなりません[11]。
- マクドナルドまたは類似のファストフードチェーンから月に少なくとも1回は食事を摂取していると報告している
- 世帯の食料品購入を主に行っている
- 研究スケジュールに従うことができる(例:水曜日に昼食を受け取る)
- 定期的にインターネットにアクセスできる
- 写真を撮ることができるスマートフォンを持っている
- テキサス州ヒューストン、テキサス州サンアントニオ、またはペンシルベニア州フィラデルフィア、またはその周辺地域に居住し、今後6週間そこに滞在する予定である
- 世帯人数が6人以下である
- Grubhub+およびWalmart+の配達が可能な住所を持っている
除外基準:
- すべての参加基準を満たしていない
- 認知障害がある(主任研究者の判断による)
- 参加者が18歳未満である
- 英語またはスペイン語を話さない
研究計画
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: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 |
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実験的:介入
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オンラインのレストランおよび食料品店における健康食品政策の一連の施策。これには、超加工食品・飲料税、包装正面の栄養表示、およびチェックアウトページでの超加工製品のプロモーションを制限する健康的なチェックアウト規制が含まれます。
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介入なし:コントロール
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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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健康食品政策スイートの対象となる不健康な超加工食品製品から、参加者1人あたり1日平均購入カロリー
時間枠:ベースラインと週2-4(目的1)および週5-6(目的3)の間の変化
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オンライン食料品店で購入した超加工食品からのカロリー数を合計し、それを世帯人数と週7日で割ります。
次に、オンライン飲食店で購入した超加工食品からのカロリー数を加えて、研究参加者1人あたり1日あたりの超加工食品購入からの総カロリーを算出します。
また、これらの結果を食料品店と飲食店の文脈で別々に検討します。
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ベースラインと週2-4(目的1)および週5-6(目的3)の間の変化
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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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私たちの政策スイートの対象となる不健康な超加工食品製品から、参加者1人あたり1日当たりに購入される平均ナトリウム、飽和脂肪、および添加糖
時間枠:ベースラインと2~4週目(目的1)および5~6週目(目的3)の間の変化
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主要アウトカムと同様のアプローチを用いて、二次的行動アウトカムは参加者1人あたり1日あたりの平均ナトリウム、飽和脂肪、添加糖の購入量となります。
また、これらのアウトカムを食料品店とレストランの文脈で別々に検討します。 |
ベースラインと2~4週目(目的1)および5~6週目(目的3)の間の変化
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オンライン食料品店およびレストランで購入したすべての食品から、参加者1人あたり1日当たりの平均総カロリー、ナトリウム、飽和脂肪、および添加糖
時間枠:ベースラインと第2~4週(目的1)および第5~6週(目的3)の間の変化
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この結果は、主な結果と同じアプローチを使用して作成しますが、超加工食品と飲料だけでなく、購入したすべての食品と飲料を対象とします。
また、これらの結果を、食料品店とレストランのコンテキストで別々に検討します。
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ベースラインと第2~4週(目的1)および第5~6週(目的3)の間の変化
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当社の健康的な食品政策スイートの対象となる製品に注文ごとの総支出額の割合
時間枠:ベースラインと第2~4週(目的1)および第5~6週(目的3)の間の変化
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この研究の各週におけるこの結果を作成するために、標的となる超加工製品に費やされたドルの数を総支出ドルで割り、100を掛けます。
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ベースラインと第2~4週(目的1)および第5~6週(目的3)の間の変化
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研究対象の食料品店やレストラン以外で購入した食品・飲料製品に費やされた総金額
時間枠:ベースラインから6週目
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参加者が提出した外部領収書を使用して、研究外で購入した食品と飲料に費やされた合計金額を合計します。
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ベースラインから6週目
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研究対象の食料品店やレストラン以外で購入された砂糖入り飲料、キャンディ、ファストフードに費やされた総金額
時間枠:ベースラインから6週間まで
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研究外で購入された砂糖入り飲料、キャンディー、ファストフードに費やされた総金額(参加者が提出した研究外のレシートによる)。
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ベースラインから6週間まで
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健康的な食事指数スコア(HEI-2020)
時間枠:ベースラインと第4週の間の変化
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HEIは、参加者の食事が2015-2020年アメリカ人向け食事ガイドラインにどの程度適合しているかを評価するためのツールであり、栄養介入の効果を測定するために使用できます[9]。
ベースライン時とフォローアップ時(第4週)に実施された2回の24時間食事思い出し法インタビューからの摂取量推定値を平均します。
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ベースラインと第4週の間の変化
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エネルギー(カロリー)、裁量カロリー、SSB(加糖飲料)の1日あたりの摂取量、果物の1日あたりの総摂取量、野菜の1日あたりの総摂取量、主要栄養素の1日あたりの摂取量、および全粒穀物の1日あたりの摂取量における通常摂取量の変化
時間枠:ベースラインと第4週の間の変化
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ベースライン時とフォローアップ時(第4週)に実施した2回のNDSR 24時間食事思い出し法インタビューから得られた摂取量推定値を平均します[10]。
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ベースラインと第4週の間の変化
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食品・飲料製品の認知
時間枠:最終調査(第7週に実施)
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最終調査(第7週)では、参加者は4つの超加工食品を見ます。
介入群の参加者は、該当する警告ラベルが付いた製品を見て、対照群の参加者は同じ製品を警告ラベルなしで見ます。
その後、参加者はその製品がどれだけ健康的または不健康であると考えるかを評価します。
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最終調査(第7週に実施)
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栄養成分の知識
時間枠:最終調査(第7週に実施)
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最終調査(第7週)では、参加者は懸念されるさまざまな栄養素に関する知識についても尋ねられ、正しい回答を提供するかどうかを判断します。
参加者は、食品・飲料製品の認識に関する質問と同じ4つの超加工製品を閲覧し、その製品がカロリー、ナトリウム、飽和脂肪、添加糖の含有量が少ない、中程度、または多いかどうかを尋ねられます。
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最終調査(第7週に実施)
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警告ラベルの認識
時間枠:最終調査(第7週に実施)
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最終調査(第7週)の終了時に、参加者には研究で使用された警告ラベルが表示され、知覚されたメッセージの有効性について質問されます。
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最終調査(第7週に実施)
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ポリシーに関する意見
時間枠:最終調査(第7週に実施)
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最終調査(第7週)では、参加者は健康食品政策スイートに対する支持または反対に関する4つの質問にも答えます。
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最終調査(第7週に実施)
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オンラインストアの認知
時間枠:最終調査(第7週に実施)
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オンライン食料品店とレストランの受容性(例:食料品店/レストランの使用全般的な難しさ、選択肢の数に対する満足度)と、オンライン食料品店とレストランのリアリズム(例:参加者の選択が通常の購入とどの程度似ているか、どの程度リアルに感じたか)を評価します。
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最終調査(第7週に実施)
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者:Christina Roberto, PhD、University of Pennsylvania
- 主任研究者:Pasquale Rummo, PhD, MPH、NYU Langone Health
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- US Burden of Disease Collaborators; Mokdad AH, Ballestros K, Echko M, Glenn S, Olsen HE, Mullany E, Lee A, Khan AR, Ahmadi A, Ferrari AJ, Kasaeian A, Werdecker A, Carter A, Zipkin B, Sartorius B, Serdar B, Sykes BL, Troeger C, Fitzmaurice C, Rehm CD, Santomauro D, Kim D, Colombara D, Schwebel DC, Tsoi D, Kolte D, Nsoesie E, Nichols E, Oren E, Charlson FJ, Patton GC, Roth GA, Hosgood HD, Whiteford HA, Kyu H, Erskine HE, Huang H, Martopullo I, Singh JA, Nachega JB, Sanabria JR, Abbas K, Ong K, Tabb K, Krohn KJ, Cornaby L, Degenhardt L, Moses M, Farvid M, Griswold M, Criqui M, Bell M, Nguyen M, Wallin M, Mirarefin M, Qorbani M, Younis M, Fullman N, Liu P, Briant P, Gona P, Havmoller R, Leung R, Kimokoti R, Bazargan-Hejazi S, Hay SI, Yadgir S, Biryukov S, Vollset SE, Alam T, Frank T, Farid T, Miller T, Vos T, Barnighausen T, Gebrehiwot TT, Yano Y, Al-Aly Z, Mehari A, Handal A, Kandel A, Anderson B, Biroscak B, Mozaffarian D, Dorsey ER, Ding EL, Park EK, Wagner G, Hu G, Chen H, Sunshine JE, Khubchandani J, Leasher J, Leung J, Salomon J, Unutzer J, Cahill L, Cooper L, Horino M, Brauer M, Breitborde N, Hotez P, Topor-Madry R, Soneji S, Stranges S, James S, Amrock S, Jayaraman S, Patel T, Akinyemiju T, Skirbekk V, Kinfu Y, Bhutta Z, Jonas JB, Murray CJL. The State of US Health, 1990-2016: Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Among US States. JAMA. 2018 Apr 10;319(14):1444-1472. doi: 10.1001/jama.2018.0158.
- Centers for Disease Control. Type 2 Diabetes. Centers for Disease Control. Published December 16, 2021. Accessed September 30, 2022. https://www.cdc.gov/diabetes/basics/type2.html#:~:text=Healthy%20eating%20is%20your%20recipe,them%20have%20type%202%20diabetes.
- Centers for Disease Control. Adult obesity facts. Centers for Disease Control. Published May 17, 2022. Accessed September 30, 2022. https://www.cdc.gov/obesity/data/adult.html
- Andreyeva T, Marple K, Marinello S, Moore TE, Powell LM. Outcomes Following Taxation of Sugar-Sweetened Beverages: A Systematic Review and Meta-analysis. JAMA Netw Open. 2022 Jun 1;5(6):e2215276. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2022.15276.
- An R, Liu J, Liu R, Barker AR, Figueroa RB, McBride TD. Impact of Sugar-Sweetened Beverage Warning Labels on Consumer Behaviors: A Systematic Review and Meta-Analysis. Am J Prev Med. 2021 Jan;60(1):115-126. doi: 10.1016/j.amepre.2020.07.003. Epub 2020 Oct 12.
- Clarke N, Pechey E, Kosite D, Konig LM, Mantzari E, Blackwell AKM, Marteau TM, Hollands GJ. Impact of health warning labels on selection and consumption of food and alcohol products: systematic review with meta-analysis. Health Psychol Rev. 2021 Sep;15(3):430-453. doi: 10.1080/17437199.2020.1780147. Epub 2020 Jul 2.
- Grummon AH, Hall MG. Sugary drink warnings: A meta-analysis of experimental studies. PLoS Med. 2020 May 20;17(5):e1003120. doi: 10.1371/journal.pmed.1003120. eCollection 2020 May.
- Dong D, Bilger M, van Dam RM, Finkelstein EA. Consumption Of Specific Foods And Beverages And Excess Weight Gain Among Children And Adolescents. Health Aff (Millwood). 2015 Nov;34(11):1940-8. doi: 10.1377/hlthaff.2015.0434.
- How the HEI is scored. Food and Nutrition Service U.S. Department of Agriculture. (n.d.). https://www.fns.usda.gov/cnpp/how-hei-scored
- University of Minnesota Nutrition Coordinating Center (NCC). NDSR Software. Nutrition Coordinating Center (NCC). Published July 25, 2025. Accessed August 6, 2025. https://www.ncc.umn.edu/products/
- U.S. Census Bureau (2023). Median Household Income in the Past 12 Months (In 2023 Inflation-adjusted Dollars) by Household Size American Community Survey 1-year estimates. Retrieved from <https://censusreporter.org>
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
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
- 855856
- 1R01DK136779-01 (米国 NIH グラント/契約)
個々の参加者データ (IPD) の計画
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IPD プランの説明
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
米国FDA規制機器製品の研究
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