Прогнозований вплив португальського податку на підсолоджені цукристі напої на рівень ожиріння серед різних вікових груп: Модельне дослідження

Ролі Концептуалізація, курація даних, формальний аналіз, розслідування, методологія, адміністрування проектів, нагляд, перевірка, написання - оригінальний проект

Партнерський центр з питань політики в галузі охорони здоров'я, Інститут глобальних інновацій у галузі охорони здоров'я, Імперський коледж Лондона, Лондон, Великобританія

Ролі Концептуалізація, курація даних, методологія, програмне забезпечення, перевірка, написання - оригінальний проект

Департамент охорони здоров'я та судової медицини та медичної освіти, Медичний факультет, Університет Порту, Порту, Португалія, Дослідницький відділ епідеміології, Інститут громадського здоров'я, Університет Порту, Порту, Португалія

Ролі Концептуалізація, курація даних, формальний аналіз, дослідження, методологія, перевірка, написання - оригінальний проект

Партнерський центр інновацій, технологій та досліджень політики, Лісабонський університет, Лісабон, Португалія

Ролі Формальний аналіз, перевірка, написання - огляд та редагування

Генеральний директорат з питань охорони здоров'я, Лісабон, Португалія, Факультет харчування та харчових наук, Університет Порту, Порту, Португалія

Ролі Концептуалізація, формальний аналіз, перевірка, написання - оригінальний проект, написання - огляд та редагування

Відділ Наффілдського відділу наук про первинну медичну допомогу, Оксфордський університет, Оксфорд, Англія

Дослідження ролей, перевірка, візуалізація, написання - оригінальний проект

Афілійований відділ психологічних наук, Університет Ліверпуля, Ліверпуль, Великобританія

Ролі Формальний аналіз, перевірка, написання - оригінальний проект

Партнерський центр державного управління та державної політики, Інститут соціальних та політичних наук, Лісабонський університет, Лісабон, Португалія

Ролі Курація даних, перевірка, написання - оригінальний проект, написання - огляд та редагування

Дослідницький відділ епідеміології приналежностей, Інститут громадського здоров'я, Університет Порту, Порту, Португалія, Факультет харчування та харчових наук, Університет Порту, Порту, Португалія

Ролі Концептуалізація, формальний аналіз, нагляд, перевірка, написання - оригінальний проект

Відділ економіки та державної політики, Імперський коледж бізнесу, Лондон, Великобританія, Центр економіки та інновацій в галузі охорони здоров'я, Імперський коледж бізнесу, Лондон, Великобританія

Нагляд за ролями, перевірка, написання - оригінальний проект, написання - огляд та редагування

Афілійований відділ хірургії та раку, Імперський коледж Лондона, Лондон, Великобританія

Ролі Курація даних, перевірка, написання - оригінальний проект, написання - огляд та редагування

Афіліація Спільний центр ВООЗ з питань харчування та дитячого ожиріння, Національний інститут охорони здоров'я (INSA), Лісабон, Португалія

Афіліація Європейське бюро ВООЗ з профілактики та боротьби з неінфекційними хворобами, Європейське регіональне бюро ВООЗ, Москва, Російська Федерація

Ролі Формальний аналіз, нагляд, перевірка, написання - оригінальний проект, написання - огляд та редагування

Партнерський відділ хірургії та раку, Імперський коледж Лондона, Лондон, Великобританія

Ролі Концептуалізація, нагляд, перевірка, написання - оригінальний проект, написання - огляд та редагування

Партнерська університетська лікарня Сан-Жуан, медичний факультет, Університет Порту, Порту, Португалія

Ролі Концептуалізація, курація даних, формальний аналіз, розслідування, методологія, нагляд, перевірка, написання - оригінальний проект

Франциско Гояна-да-Сільва,
Мілтон Северо,
Девід Крус е Сільва,
Марія Жоао Грегоріо,
Люк Н. Аллен,
Магдалина Мук,
Олександр Мораїс Нуньєс,
Дуарте Торрес,
Маріса Міральдо,
Хутан Ашрафіян

Цифри

Анотація

Передумови

Надмірне споживання цукру має чітко встановлений зв’язок із ожирінням. Попередні результати показують, що податок, що стягувався з підсолоджених цукром напоїв (ПСБ) урядом Португалії в 2017 році, призвів до падіння продажів та переформулювання цих продуктів. Це дослідження моделює вплив ринкових змін, спричинених податком, що стягується з ПСБ, на рівень ожиріння серед різних вікових груп Португалії.

Методи та висновки

Перший сценарій, що відповідає факту, враховує лише зменшення вмісту цукру внаслідок переформулювання продукту в 2017 році, підтримуючи постійний обсяг споживання відповідно до базової інформації про індивідуальне споживання (IAN-AF 2015–2016). Другий нестандартний сценарій включає зміни як вмісту цукру, так і обсягу продажів SSB на основі спостережуваних даних про роздрібні продажі, отриманих від споживчої комісії Нілсона про загальний обсяг продажів SSB, відкаліброваних на основі інформації з податкових надходжень, як описано нижче. Третій сценарій, що відповідає факту, включає зміни як вмісту цукру, так і обсягу продажів SSB, але використовує лише дані податкових надходжень. Припущення дослідників полягало в тому, що перший фактор має найнижче значення потенційного впливу податкової політики, третій - найбільший потенційний вплив податкової політики, а другий фактор є найближчим до очікуваної природної тенденції споживання від податкова політика.

Враховуючи, що обсяг продажів SSBs (Vt) як з ринку Нільсена, так і з податкових надходжень демонструє сезонність, для отримання тенденції обсягу продажів SSB (модель 1) була використана тригонометрична модель лінійної регресії. Ця модель застосовувалась окремо до податкових надходжень та ринкових даних Нільсена. з Vtd для джерела даних d = представляє продажі за даними податкових надходжень (d = r) та за даними ринку Nielsen (d = m).

Перший і другий умови рівняння дозволяють оцінити лінійну тенденцію за роками (β0d + β1d × Yt), тоді як третій і четвертий доданки дозволяють оцінити сезонну тенденцію за місяцями s (Mdt). Для відсутніх податкових даних за період до оподаткування ми припустили лінійну проекцію, використовуючи розрахункові коефіцієнти з моделі 1. Оскільки ринкові дані також не є повними за 2018 рік, також передбачається лінійна прогноза на період після 2017 року використовуючи розрахункові коефіцієнти з моделі 1.

Для даних ринку Nielsen було проведено калібрування для представлення загального обсягу. Дані ринку Nielsen представляють лише товари приватної торгової марки, що охоплюють лише 67% ринку, але дозволяють проводити більш дезагрегований аналіз, тоді як дані про податкові надходження (також звані податковими даними) представляють усі SSB, припускаючи, що податкова декларація та сплата податків є точним і повним.

Калібрування даних ринку Nielsen () було оцінено з використанням наступної моделі: і використовувались для калібрування даних ринку Nielsen, щоб оцінити процентну зміну обсягу продажів SSB з базового року до оподаткування (2016) до періоду після податковий рік (2018), який використовуватиметься у протилежному сценарії 2 (2016–2018) (PPVSSB2): Формула Собеля [28] була використана для оцінки 95% довірчих інтервалів (ДІ) для оцінки зменшеного обсягу продажів SSB, після калібрування ().

Розрахункові дані та, з моделі 1, використовувались для оцінки процентної зміни обсягу продажів SSB за допомогою інформації про податкові надходження від базового рівня до 2018 року, що буде використано у протилежному сценарії 3 (2016–2018 рр.) (PPVSSB3): передбачалося лінійне прогнозування на період після 2017 року з використанням розрахункових коефіцієнтів з моделі 1 та моделі 2.

Індивідуальне споживання ПСВ прогнозувалось для фактурних сценаріїв 2 та 3 шляхом множення індивідуального споживання ПСВ на PPVSSB2 та PPVSSB3 відповідно.

Ці прогнози використовувались для обчислення SSB DED, як пояснювалося вище. SSB DED був розділений на 6 категорій відповідно до 5-го, 25-го, 50-го, 75-го та 95-го процентилів, отриманих із звичайного розподілу споживання (SPADE) [29], і використовувався для оцінки відносного ризику (RR) для кожного DED категорії, використовуючи наступну формулу: де a - зв'язок між DED та ожирінням, вилученим з мета-аналізу, який поєднує дані 23 проспективних когортних досліджень (a = 1,13) [30], а x - значення DED для верхньої межі категорія для всіх категорій, крім останньої, для якої x була нижньою межею плюс амплітуда попереднього інтервалу.

Потім оціночні показники коефіцієнта корисної дії використовувались для обчислення коефіцієнта PIF за формулою зсуву коефіцієнта коефіцієнта коефіцієнта коригування: де - коефіцієнт коефіцієнта корисної дії категорії c для протилежного сценарію дієтичної інтенсивності, пов’язаної із споживанням SSBs, RRc - коефіцієнт коефіцієнта корисної дії для категорії c для базового рівня SSB DED, а pc - частка населення в категорії c. Кількість профілактичних випадків визначається, де N - кількість особин у популяції, а Ip - частота ожиріння серед популяції. Кількість особин у популяції за віковою категорією була отримана за даними перепису населення. Дані щодо захворюваності на ожиріння та 95% ДІ були отримані від зазначених португальських когорт [24,26,27,31].

Оцінки кількості випадків ожиріння, яким не дозволено, не передбачають подальших переформулювань чи змін, ніж оподаткування ССБ.

Це дослідження не мало протоколу перспективного дослідження. Усі аналізи проводились відповідно до того, що було заплановано спочатку, і жодних змін, що базуються на даних, не було. Рукопис було переглянуто у відповідь на пропозиції рецензентів. Однак ці зміни не змінили ні характеру, ні обсягу аналізів.

Результати

На рис. 1 ми можемо спостерігати значну квадратичну тенденцію споживання енергії від SSBs (p Рис. 1. Часова тенденція середнього споживання енергії від підсолоджуваних цукром напоїв (у ккал/100 мл) на підслащений цукром продукт напою, використовуючи дані ринку.

На рис. 2 представлена тимчасова тенденція загального обсягу продажів ПСБ згідно з різними джерелами даних. Спочатку ми використовували спостережувані дані про ринкові продажі (споживча панель Nielsen) за 2016–2018 роки (суцільна червона лінія) та відповідні значення, оцінені за моделлю 1 (пунктирна червона лінія). Оскільки споживча панель Nielsen відповідає лише 67% ринку, дані моделі податкових надходжень за 2017 та 2018 роки (суцільна чорна лінія) використовувались у моделі 1, щоб отримати більш точну прогноз на весь аналізований період часу (пунктир синім) рядок). Друга модель включає калібрування ринкових даних до загального обсягу продажів за допомогою податкової інформації (пунктирна зелена лінія).

Часова тенденція продажів підсолоджуваних цукром напоїв, виміряна за спостережуваними даними податкових надходжень, доступна лише після оподаткування (суцільна чорна лінія) та виміряна ринковими даними Nielsen, доступними за весь період 2016–2018 рр. (Червона суцільна лінія); прогнози загального обсягу продажів за даними податкових надходжень за моделлю 1 (пунктирна синя лінія з сезонністю та без неї), прогнози загального обсягу продажів за ринковими даними з використанням моделі 1 (пунктирна червона лінія з сезонністю та без); та відкалібровані дані Nielsen з моделі 2 (пунктирна зелена лінія з сезонністю та без неї). Пунктирні криві представляють дані із сезонністю, тоді як прямі лінії представляють дані без сезонності.

Оскільки спостережувана тенденція в часі споживання ПСВ демонструвала сильну сезонність (рис. 2), остаточні тенденції були скориговані. Після коригування цього ефекту спостерігалося зменшення на 6,58 (95% ДІ від 0,25 до 12,90) мільйонів літрів на рік з використанням податкових даних (лінійна синя лінія), тоді як зменшення на 0,95 (95% ДІ від 0,16 до 1,74) мільйонів літрів на рік спостерігали за використанням ринкових даних (лінійна червона лінія). Калібрування ринкових даних (модель 2) показало зменшення на 1,73 (95% ДІ від 0,20 до 3,25) мільйонів літрів на рік (лінійна зелена лінія). Це відповідає відсотковому зниженню споживання на 11% та 21% для ринкових даних та податкових даних відповідно, порівняно з базовими даними споживання в IAN-AF 2015–2016.

У таблиці 1 представлено розподіл процентилів DED від ССБ за віковими групами у 2016 році (базовий рівень) та у 2018 році, враховуючи різні протилежні сценарії. Медіана DED на вихідному рівні була вищою у підлітків (у віці від 10 до таблиці 1. Щільність енергетичної енергії з підсолоджених цукром напоїв у 2016 р. (Вихідний рівень) та 2018 р. (Сценарії протилежності) за віковими групами.

У таблиці 2 оцінено PIF та кількість випадків запобігання ожирінню за віковими групами для першого протилежного факту, враховуючи лише переформулювання SSB, особливо зменшення цукру. Частка впливу була вищою у підлітків (0,012%), що відповідало річній кількості випадків запобігання ожирінню 0,76. У дорослих віком від 18 років до таблиці 2. Фракція потенційного впливу (ПІФ) та запобігання ожирінню через зменшення вмісту цукру в підсолоджуваних цукром напоях (протилежне 1) та через зменшення вмісту цукру та обсягу споживання (протилежні факти 2 та 3).

З огляду на остаточний сценарій (протилежний факту 3), наступна найбільша частка впливу, після цього у підлітковій віковій групі, спостерігалася у дорослих (0,062%), а потім у дітей (0,049%). Літні люди (у віці ≥65 років) показали найменший прогнозований вплив (0,023%).

Обговорення

Наші дані показують, що збір SSB у Португалії досяг своєї мети, зменшивши продажі SSBs та стимулюючи переформулювання до нижчих рівнів вмісту цукру. Наш модельний аналіз оцінює, що португальський податок на цукор матиме позитивний вплив на рівень ожиріння серед населення в середньо- та довгостроковій перспективі. Зменшення продажів ПСВ оцінювалося в 6,6 млн. Літрів на рік (зменшення обсягу на 21%), а середня щільність енергії ПСВ зменшилась на 3,1 ккал на 100 мл. Прогнозований вплив такого фіскального втручання на результати здоров'я, включаючи ожиріння, залежить від різних факторів, таких як поширеність ожиріння, рівень споживання ССБ, величина податку, початковий базовий податок та ціна на ці продукти. Беручи до уваги спостережувані ринкові зміни та, як наслідок, зменшення споживання цукру через ССБ, ми підрахували, що в середньостроковій перспективі зменшення споживання цукру, пов’язане з оподаткуванням, запобіжить приблизно 40–78 нових випадків ожиріння в Португалії щороку. Незважаючи на те, що прогнозований вплив податку (опосередкований шляхом переформулювання та зменшення споживання) може здатися невеликим, він насправді в 4–8 разів більший, ніж спостерігався б лише від переформулювання.

Аналізуючи частку дієтичної енергії, яка надходить від ССБ, ми помічаємо, що вікова група, де ці напої найбільше сприяють споживанню енергії, - це люди від 10 до 20% [42]. Ці відмінності можуть пояснити принаймні деякі розбіжності у висновках.

Німецьке модельне дослідження показало, що запровадження 20% податку на ПСВ призведе до зменшення ожиріння та надмірної ваги на 3% та 4% відповідно, причому найбільша користь прогнозується для чоловіків від 20 до 29 років [ 43].

Відповідно до нашого дослідження, дослідження в Мексиці змоделювало передбачувану зміну ожиріння, використовуючи порівняння споживання калорій від SBB до та після оподаткування. За підрахунками, через 10 років після запровадження податків (у 2014 р.) Поширеність ожиріння впаде на 2,54%, що матиме найбільший вплив у віці від 20 до 35 років [40].

Однією з країн, де зараз обговорюється питання застосування збору на SSB, є Австралія. Дослідження, яке моделювало потенційні переваги для здоров'я від 20% податку в цій країні, показало вплив на втрату ваги серед населення, знову ж таки найбільшу користь отримали молоді люди [41].