패키지 전면 라벨링 체계의 효과: 실험적 연구
연구 개요
상태
상태
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
연구 유형
연구 유형
등록 (실제)
등록
단계
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
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Ontario
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Toronto, Ontario, 캐나다, M5S3E2
- University of Toronto
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참여기준
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
설명
포함 기준:
- 영어를 모국어로 사용
- 노던 테리토리를 제외한 캐나다에 거주
- 18세 이상
- 정보에 입각한 동의를 제공하다
- 가정 식료품 쇼핑 중 적어도 일부를 수행하십시오.
- 스마트폰 소유(버전 iPhone 3 이상 또는 Android)
- 9.7인치의 최소 화면 크기에서 설문 조사를 완료할 수 있습니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 방지
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 평행한
- 마스킹: 없음
팔의 수
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료개입 / 치료 |
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실험적: 신호등
이 그룹의 참가자에게는 팩 라벨의 신호등 앞면만 있는 식품 및 음료 패키지를 보여주는 설문 조사가 제공됩니다. 개입은 영양 등급 시스템입니다 - 신호등 |
행동: 영양 등급 시스템(온라인 설문 조사 및 모바일 앱에 표시됨)은 나트륨 수준(낮음=녹색, 중간=호박색, 높음=빨간색)을 표시하여 식품 또는 음료의 건강에 대한 해석을 소비자에게 제공합니다. FSANZ(Food Standards Australia New Zealand) 기준에 따른 제품의 포화 지방 및 설탕.
이것은 각 조건 내에 포함되어 소비자에게 무작위화된 라벨링 조건/개입에 대해 알리고 교육합니다.
모든 참가자는 20개의 제품을 보고 상태에 따라 이러한 제품이 받을 '평점'을 확인하는 앱 작업에 할당됩니다.
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실험적: 스타 시스템
이 그룹의 참가자에게는 팩 라벨의 전면에 건강 별 등급이 있는 식품 및 음료 패키지만 보여주는 설문 조사가 제공됩니다. 개입은 영양 등급 시스템입니다 - Health Star Rating |
이것은 각 조건 내에 포함되어 소비자에게 무작위화된 라벨링 조건/개입에 대해 알리고 교육합니다.
모든 참가자는 20개의 제품을 보고 상태에 따라 이러한 제품이 받을 '평점'을 확인하는 앱 작업에 할당됩니다.
행동: 영양 등급 시스템(온라인 설문조사 및 모바일 앱에 표시됨)은 수정된 기준에 따라 0.5에서 5개의 별로 제품에 부여된 별의 수를 표시하여 식품 또는 음료 제품의 건강에 대한 해석을 소비자에게 제공합니다. FSANZ(Food Standards Australia New Zealand) 영양소 프로파일링 기준.
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실험적: 경고 라벨
이 그룹의 참가자에게는 식품 및 음료 패키지에 팩 라벨의 경고 앞면만 표시되는 설문 조사가 제공됩니다. 개입은 영양 등급 시스템입니다 - 경고 라벨 |
이것은 각 조건 내에 포함되어 소비자에게 무작위화된 라벨링 조건/개입에 대해 알리고 교육합니다.
모든 참가자는 20개의 제품을 보고 상태에 따라 이러한 제품이 받을 '평점'을 확인하는 앱 작업에 할당됩니다.
행동: 영양 등급 시스템(온라인 설문 조사 및 모바일 앱에 표시됨)은 나트륨, 포화 지방 및 설탕이 "높은" 제품을 경고 라벨로 표시하여 식품 또는 음료 제품의 건강에 대한 해석을 소비자에게 제공합니다. 개별 제품의 경우 15%, 조합 요리의 경우 30%를 초과하는 일일 가치 백분율(%DV)을 기준으로 합니다.
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NO_INTERVENTION: 제어
이 그룹의 참가자에게는 포장 라벨 전면이 없는 식품 및 음료 패키지를 보여주는 설문 조사가 제공됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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이해 과제 - 건강한 제품을 식별하는 능력(설문 측정)
기간: 1일(앱 작업 직후 및 라벨링 시스템이 적용된 제품을 보면서 평가)
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수정된 FSANZ 기준에 따라 '건강' 수준이 다양한 5개 제품을 평가하는 작업에서 5개 제품 그룹에서 가장 건강한 제품을 식별하는 참가자의 능력.
질문 문구: 건강 측면에서 이 제품의 순위를 매기십시오. 1은 "가장 건강한" 시리얼이고 5는 "가장 건강하지 않은" 시리얼입니다.
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1일(앱 작업 직후 및 라벨링 시스템이 적용된 제품을 보면서 평가)
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이해 과제 - 건강에 해로운 제품을 식별하는 능력(설문 측정)
기간: 1일(앱 작업 직후 및 라벨링 시스템이 적용된 제품을 보면서 평가)
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수정된 FSANZ 기준에 따라 다양한 수준의 '건강'으로 5개 제품을 평가하는 작업에서 5개 제품 그룹의 제품 그룹에서 가장 건강하지 않은 제품을 식별하는 참가자의 능력.
질문 문구: 건강 측면에서 이 제품의 순위를 매기십시오. 1은 "가장 건강한" 시리얼이고 5는 "가장 건강하지 않은" 시리얼입니다.
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1일(앱 작업 직후 및 라벨링 시스템이 적용된 제품을 보면서 평가)
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2차 결과 측정
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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이해 과제 - 제품의 전반적인 '건강성'을 식별하는 능력(설문 측정 - 리커트 척도)
기간: 1일(앱 작업 직후 및 라벨링 시스템이 적용된 제품을 보면서 평가)
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7점 리커트 척도를 사용하여 제품에 대한 영양 정보의 유형과 양에 따라 제품을 더 건강하거나 덜 건강하다고 정확하게 평가하는 참가자의 능력.
질문 문구: 이(제품)이 귀하에게 얼마나 건강한가요?
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1일(앱 작업 직후 및 라벨링 시스템이 적용된 제품을 보면서 평가)
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제품의 가상 구매(설문 측정 - 리커트 척도)
기간: 1일(앱 작업 직후 및 라벨링 시스템이 적용된 제품을 보면서 평가)
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7점 리커트 척도를 사용하여 제품에 대한 영양 정보의 유형과 양에 따라 참가자가 제품을 구매할 가능성이 있다고 생각합니다. 질문 문구: 이 제품의 비용이 다른 제품(제품 범주)과 비슷하다고 가정합니다. (제품)을(를) 쇼핑하고 있다면 이 제품을 구매할 가능성이 얼마나 됩니까? |
1일(앱 작업 직후 및 라벨링 시스템이 적용된 제품을 보면서 평가)
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공동 작업자 및 조사자
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- 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.
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
연구 시작
기본 완료 (실제)
기본 완료
연구 완료 (실제)
연구 완료
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
처음 게시됨
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- 34393
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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심혈관 질환에 대한 임상 시험
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NCT01800201완전한Intrntl Classification of Diseases, 9th Revision, (ICD-9-CM) 410의 주진단 또는 이차진단 코드가 있는 환자(5번째 숫자가 2인 경우 제외)