Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/48379
Type: Tese
Title: Efeitos dos sistemas de rotulagem nutricional frontal mexicano e brasileiro no entendimento, percepção de saudabilidade e intenções de compra a partir do uso de aplicativo para smartphones – um estudo randomizado controlado.
Authors: Alessandro Rangel Carolino Sales Silva
First Advisor: Lucilene Rezende Anastácio
First Referee: Maria Natacha Toral Bertolin
Second Referee: Maria Isabel de Castro de Souza
Third Referee: Eduardo Augusto Fernandes Nilson
metadata.dc.contributor.referee4: Laís Amaral Mais
Abstract: A dificuldade de compreensão das informações nutricionais dos alimentos é algo comum entre os consumidores. A rotulagem nutricional frontal (RNF) é uma estratégia que visa aprimorar a interpretação sobre o conteúdo excessivo de nutrientes críticos, como açúcares adicionados, gorduras saturadas e sódio, por meio de uma linguagem objetiva e de fácil visibilidade no painel frontal dos rótulos. Estudos sobre o desempenho da RNF considerando situações reais de compras são escassos. Neste contexto, objetivou-se avaliar, em dois momentos (estudo piloto e estudo principal) os sistemas de RNF propostos no Brasil e no México, por meio do uso de aplicativo para smartphone em situação real de compra, considerando diferentes desfechos de auxílio aos consumidores na compreensão das informações nutricionais, percepção de saudabilidade e intenções de compra. Os estudos apresentados contaram com o desenvolvimento prévio de aplicativo para smartphone (RotulApp) com base de dados de 3.335 produtos alimentícios comercializados em um supermercado de uma rede em Belo Horizonte, Minas Gerais (MG), entre março e maio de 2021. O estudo piloto, realizado previamente com amostra menor (230 participantes), um banco limitado de produtos (corredor de produtos lácteos da rede de supermercado que serviu de base para a coleta de dados, n=238) e aplicação de questionário indicou que o sistema de RNF mexicano (SM) (modelo de octógono, “excesso de”, perfil nutricional NOM-051) a partir do uso do aplicativo facilitou a decisão de quando comprar ou não comprar um produto e auxiliou o consumidor em decidir rapidamente quais produtos comprar, considerando as amostras selecionadas para o presente estudo, quando comparado ao controle. Considerando as respostas corretas sobre identificação de nutrientes críticos em excesso, os dois modelos de RNF (SM e sistema de RNF brasileiro (SB) (modelo de lupa, “alto em”, perfil nutricional da Instrução Normativa (IN) nº 75/2020)), entregues por meio do aplicativo para smartphone, tiveram um bom desempenho. O estudo principal contou com 442 participantes que foram aleatorizados para um dos três braços do estudo (SB, SM ou controle (tabela de informação nutricional e lista de ingredientes)). Utilizando smartphones em um local de compras, os participantes escanearam 1.881 produtos que desejavam comprar (793 produtos no braço do controle, 493 no braço SB e 595 no braço SM) e receberam informações sobre o conteúdo excessivo de açúcares adicionados/livres, sódio e/ou gorduras saturadas (em 57,8% dos escaneamentos do SB e em 91.4% dos escaneamentos do SM) ou o controle. Os participantes responderam questões referentes aos desfechos de interesse (identificação de nutrientes em excesso, percepção de saudabilidade do produto, decisão rápida de compra e decisão de quando comprar ou não comprar um produto). Ambos os modelos de RNF avaliados aumentaram as chances de acerto na identificação de nutrientes em excesso de produtos com algum nutriente crítico em excesso considerando-se o modelo de perfil de nutrientes da Organização Pan-Americana da Saúde (OPAS) (SB: OR: 2,04; IC95%: 1,46-2,86 e SM: OR: 5,44; IC95%: 4,06-7,29) e considerando os modelos de perfil de nutrientes de cada braço como referência (SB: OR: 5,94; IC95%: 4,18-8,45 e SM: OR: 5,46; IC95%: 4,05-7,35). O modelo de RNF do SM (2,40) reduziu significativamente a percepção de saudabilidade ao considerarmos todos os escaneamentos realizados, tanto em relação ao modelo do SB (2,56) quanto em relação ao controle (2,66). Ambos os modelos reduziram essa percepção de saudabilidade considerando-se apenas os escaneamentos de produtos com excesso de nutrientes críticos em relação ao controle (SB: 2,22; SM: 2,35; controle: 2,63). Todos os modelos de RNF também tiveram melhor efeito na decisão rápida de compra em comparação ao controle (SB: 3,63; SM: 3,66; controle: 3,25) e apenas o modelo de RNF do SB apresentou efeito significativo na decisão de quando comprar ou não comprar um produto em relação ao controle, considerando apenas o escaneamento de produtos “alto em” algum nutriente crítico (SB: 4,00; controle: 3,50). Destaca-se o efeito significativo que os sistemas de RNF por meio de um aplicativo para smartphone tiveram nos desfechos, principalmente quando visualizados pelos consumidores, ressaltando assim a importância da implementação dessa estratégia no auxílio aos consumidores no momento das compras. Além disso, o SM indicou um melhor desempenho em virtude de ter aparecido em mais produtos, no entanto, quando as análises são apenas dos produtos “alto em”, os resultados são semelhantes, indicando, com base nesse estudo, que o perfil nutricional da RNF aparenta ser o fator que mais impacta os desfechos.
Abstract: The difficulty in understanding the nutrition information of foods is common among consumers. Front-of-package nutrition labeling (FoPNL) is a strategy that aims to improve the interpretation of excessive contents of critical nutrients, such as added sugars, saturated fats and sodium, through objective and easily visible language on the front panel of labels. Studies on the performance of FoPNL considering real shopping situations are scarce. In this context, the objective of these studies was to evaluate, in two moments (pilot study and main study) the FoPNL models proposed in Brazil and Mexico, through the use of an application for smartphone in a real shopping situation, considering different outcomes to help consumers in understanding nutritional information, perceived healthiness and purchase intent. The presented studies had the previous development of an application for smartphone (RotulApp) whose database had data collected from 3,335 food products sold in a supermarket chain in Belo Horizonte, MG, from during March to May, 2021. The pilot study, previously carried out with a smaller sample (230 participants), a limited product data (a dairy products aisle of the supermarket chain where the data collection took place) and application of a different questionnaire, indicated that the MS FoPNL facilitated the decision of when to buy or not to buy a product and helped the consumer to quickly decide which products to buy, considering the samples selected for the present study, when compared to the control. Considering the correct answers on identifying excessive critical nutrients, the two FoPNL models, delivered by a smartphone app, performed well. We highlight the significant effect that the evaluated models of FoPNL had on the outcomes, especially when viewed by consumers, thus emphasizing the importance of implementing this strategy in helping consumers at the supermarket. The main study included 442 participants were randomized to one of the three study arms (Brazilian System (BS) (magnifying glass model, “high in”, nutritional profile from the IN no 75/2020), Mexican System (MS) (octagon model, “excess in”, nutritional profile NOM-051) or control (nutrition facts panel and list of ingredients). Using a smartphone at a supermarket, participants scanned 1,881 products they wanted to buy (793 products in the control arm, 493 in the BS arm and 595 in the MS arm) and received information about the excessive content of added/free sugars, sodium and/or saturated fats (in 57.8% of the BS scans and in 91.4% of the MS scans) or the control. Participants answered questions regarding the outcomes of interest (identification of excessive nutrients, perceived healthiness, quick purchase decision and decision of when to buy or not to buy a product). Both evaluated FoPNL models increased the chances of success in identifying excessive nutrients in products with at least one nutrient in excess, considering the Pan American Health Organization (PAHO)’s nutrient profile model (BS: odds ratio (OR): 2.04; 95% confidence interval (95%CI): 1.46-2.86 and MS: OR: 5.44; 95%CI: 4.06-7.29) and considering the nutrient profile model of each arm as reference (BS: OR: 5.94; 95%CI: 4.18-8.45 and MS: OR: 5.46; 95%CI: 4.05-7.35). The MS FoPNL model (2.40) statistically reduced the perceived healthiness when considering all the scans, compared to the BS (2.56) and compared to the control (2.66). Both models reduced this perceived healthiness when considering only the scans of products with excessive critical nutrients, compared to the control (BS: 2.22; MS: 2.35; control: 2.63). All FoPNL models also had a better effect on the quick purchase decision compared to the control (BS: 3.63; MS: 3.66; control: 3.25) and only the BS FoPNL model had a significant effect on the decision of when to buy or not to buy a product versus the control, considering only the scans of products “high in” some critical nutrient (BS: 4.00; control: 3.50).
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: FARMACIA - FACULDADE DE FARMACIA
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Ciência de Alimentos
Rights: Acesso Restrito
URI: http://hdl.handle.net/1843/48379
Issue Date: 26-Aug-2022
metadata.dc.description.embargo: 26-Aug-2024
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