评估包装正面营养标签的影响
评估包装正面营养标签对消费者理解和行为的影响
研究概览
详细说明
本研究旨在比较不同的包装正面标签设计，使用两种方案：(1) 高含量和 (2) 营养信息。 标签会有变化，例如颜色，并将与无标签对照和彼此进行比较。 总共有6种实验条件：1）High In label with color； 2）黑白高含量标签； 3）带有颜色的营养信息标签； 4）黑白营养信息； 5) 黑白营养信息标签，列出每日摄入量百分比； 6) 无标签对照。
参与者将观看一系列根据情况贴有（或未贴上）标签的食品和饮料产品。 三个主要结果是：(1) 对食品和饮料产品中高营养成分的正确评估，(2) 包装食品和饮料的健康感知，以及 (3) 选择至少一种富含至少一种营养成分的产品购物任务中关注的问题（饱和脂肪、钠、添加糖）。 感知到的消息有效性将作为次要结果进行检查。
所有统计分析将使用显着性水平<0.05的双尾检验。 根据 CONSORT 指南，所有比较标签的模型都将是双变量，对标签条件指标的结果进行回归。 对于连续结果，将使用线性回归模型，对于二分结果，将使用具有稳健误差方差的泊松回归来估计风险比（或概率比）。
将使用交互项和分层模型，探索 2 型糖尿病状况和对健康公平重要的社会人口统计学变量对主要结果的标签影响修改。
此外，还将探讨 6 种独特条件之间主要结果的差异。
研究类型
注册 (实际的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习地点
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California
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Davis、California、美国、96516
- University of California, Davis
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
描述
纳入标准：
- 年龄等于或大于 18 岁
- 英语
- 美国居民
- 上个月至少吃过一次餐厅食物
- 参与者将反映美国人口普查局 2021 年美国社区调查对性别、种族/民族、教育程度和年龄的 5 年估计
排除标准：
- 注意力检查问题失败
- 在不到平均完成时间 33% 的时间内完成调查
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：预防
- 分配：随机化
- 介入模型：阶乘赋值
- 屏蔽：单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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无干预：无标签控制
参与者将看到包装好的食品和饮料，包装正面没有标签（制造商张贴的标签除外）。
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实验性的：色彩丰富
如果包装食品和饮料的每日摄入量达到或超过 20%，参与者将看到包装食品和饮料的包装正面标签上写着“高含量[营养素]”（营养素：饱和脂肪、钠或添加糖）。每种营养素每份的建议限量。 营养成分将以红色突出显示。 如果该商品的 1 种或 2 种营养素含量不高，则标签上不会显示该营养素。 如果该产品的 3 种营养成分含量不高，则该产品将不会显示此标签。 |
参与者将看到包装好的食品和饮料，上面贴有其指定组指定的标签
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实验性的：高浓度黑白
如果包装食品和饮料的每日摄入量达到或超过 20%，参与者将看到包装食品和饮料的包装正面标签上写着“高含量[营养素]”（营养素：饱和脂肪、钠或添加糖）。每种营养素每份的建议限量。 该标签将具有白色背景和黑色文本。 如果该商品的 1 种或 2 种营养素含量不高，则标签上不会显示该营养素。 如果该产品的 3 种营养成分含量不高，则该产品将不会显示此标签。 |
参与者将看到包装好的食品和饮料，上面贴有其指定组指定的标签
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实验性的：营养信息及颜色
参与者将看到包装食品和饮料的包装正面标签上列出了饱和脂肪、钠和添加糖的“高”、“中”或“低”。
“高”定义为每份每日建议限量的 20% 或更多，“中”定义为 6-19%，“低”定义为 5% 或更少。
“高”一词将以红色突出显示； “中”一词将以黄色突出显示；并且“低”一词将突出显示为绿色。
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参与者将看到包装好的食品和饮料，上面贴有其指定组指定的标签
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实验性的：营养信息黑白
参与者将看到包装食品和饮料的包装正面标签上列出了饱和脂肪、钠和添加糖的“高”、“中”或“低”。
“高”定义为每份每日建议限量的 20% 或更多，“中”定义为 6-19%，“低”定义为 5% 或更少。
该标签将具有白色背景和黑色文本。
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参与者将看到包装好的食品和饮料，上面贴有其指定组指定的标签
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实验性的：无颜色的营养信息，含每日摄入量百分比
参与者将看到包装食品和饮料的包装正面标签上列出了饱和脂肪、钠和添加糖的“高”、“中”或“低”。
“高”定义为每份每日建议限量的 20% 或更多，“中”定义为 6-19%，“低”定义为 5% 或更少。
标签还将列出每份每种营养素的每日推荐限量（即每日摄入量）的确切百分比。
该标签将具有白色背景和黑色文本。
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参与者将看到包装好的食品和饮料，上面贴有其指定组指定的标签
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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感知健康
大体时间：干预暴露后约 5 分钟内
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参与者将为最多 6 种不同的产品提供健康评分（评分范围为 1-7）。
产品的平均得分将用作线性回归模型中的连续结果。
在敏感性分析中，将按产品和产品分组检查分数。
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干预暴露后约 5 分钟内
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选择富含关注营养素的产品
大体时间：干预暴露后约 5 分钟内
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参与者将从假想的展示食品和饮料的杂货店货架上选择自己购买的食品和饮料。
二分结果是选择富含至少一种关注营养素的食品（与不选择富含至少一种关注营养素的食品相比），对食品和饮料进行整体和单独检查。
使用稳健的 SE 进行泊松回归分析，以直接估计风险比。
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干预暴露后约 5 分钟内
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正确评估“高”营养素
大体时间：干预暴露后约 5 分钟内
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参与者将查看 4 种食物，并指出每种食物的饱和脂肪、钠和添加糖含量是否都很高。
“正确”反应是将高含量产品识别为相应营养素含量高，将不高含量产品识别为相应营养素含量不高；否则响应是“不正确的”。
参与者将提供 12 个回答（4 种食物中的 3 种营养素），每个参与者的正确百分比将用作线性回归的连续结果。
如果正确百分比的分布存在偏差，则分析可以使用混合模型中的所有 12 个二分响应，以考虑受试者内的相关性。
在敏感性分析中，该结果将（1）按营养素进行检查，（2）二分法作为对每餐中所有营养素的正确评估。
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干预暴露后约 5 分钟内
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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感知消息有效性
大体时间：干预暴露后约 5 分钟内
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使用北卡罗来纳大学经过验证的三项感知信息有效性量表中的一项进行测量：“这个标签在多大程度上阻止您消费高钠、饱和脂肪和添加糖的产品？”响应选项包括 1-5，其中较高的值代表较高的沮丧感。
作为线性回归的连续结果进行分析。
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干预暴露后约 5 分钟内
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Jennifer Falbe, ScD, MPH、University of California, Davis
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (估计的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- 1641776-8B
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
研究美国 FDA 监管的设备产品
在美国制造并从美国出口的产品
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