Nutri-Score pod lupą: czy kolorowe etykiety pomagają jeść zdrowiej?

Prof. dr hab. n. med. i n. o zdr.Dariusz Włodarek

Instytut Nauk o Żywieniu Człowieka, Szkoła Głowna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

Streszczenie

Nawyki żywieniowe i styl życia w znacznym stopniu determinują zdrowie populacji, a rosnąca częstość otyłości i chorób niezakaźnych skłania do poszukiwania narzędzi wspierających racjonalne wybory żywieniowe. Jednym z nich jest system Nutri-Score, oparty na interpretacyjnym algorytmie klasyfikującym produkty w skali od A (ciemnozielony) do E (czerwony). W artykule omówiono wyniki pierwszego w Polsce badania oceniającego wpływ Nutri-Score na wybory konsumenckie po aktualizacji algorytmu w 2024 roku. Badanie przeprowadzono metodą CAWI na reprezentatywnej próbie 1035 dorosłych Polaków. Wyniki wskazują, że w większości przypadków (6 z 8 par produktów) oznakowanie Nutri-Score nie wpływało istotnie na wybory żywieniowe uczestników, a w dwóch przypadkach prowadziło do decyzji mniej korzystnych zdrowotnie. Wykazano także, że osoby o wyższej wiedzy żywieniowej podejmowały lepsze decyzje niezależnie od obecności etykiety. Zależność między znajomością systemu a jego efektywnością była ujemna – lepsza znajomość nie przekładała się na poprawę decyzji. Ponadto ograniczoną skuteczność systemu Nutri-Score w realnych warunkach zakupowych stwierdzono również w innych badaniach. Kluczowym czynnikiem determinującym racjonalne decyzje żywieniowe pozostaje poziom wiedzy żywieniowej konsumentów. Oznacza to, że nawet najlepszy system etykietowania nie zastąpi edukacji żywieniowej, a jego efektywność może wzrosnąć dopiero poprzez połączenie czytelnego oznakowania z działaniami edukacyjnymi i lepszym dopasowaniem algorytmu do realnych porcji oraz poziomu przetworzenia produktów, czego system Nutri-Score nie spełnia.

Słowa kluczowe

Nutri-Score, znakowanie produktów, wartość odżywcza, wybory konsumentów

Nawyki żywieniowe i styl życia w istotny sposób determinują zdrowie populacji, a narastająca częstość nadwagi i otyłości prowadzi do zwiększonego ryzyka chorób niezakaźnych w tym otyłości i chorób sercowo-naczyniowych (Gakidou i wsp. 2017, Wong i wsp. 2020; Webber i wsp. 2014; Pineda i wsp. 2024). W tym kontekście coraz większą uwagę przywiązuje się do narzędzi wspomagających podejmowanie racjonalnych decyzji żywieniowych. Jednym z nich jest front-of-pack labelling (FOPL), czyli uproszczone oznakowanie wartości odżywczej produktów, które w założeniu mają umożliwiać szybkie rozpoznanie ich wartości odżywczej i wspieranie konsumentów w wyborze zdrowszych artykułów spożywczych (Goiana-da-Silva i wsp. 2019; Temple 2020, Julia & Hercberg 2017; WHO 2021).

Szczególnym przykładem takiego systemu jest Nutri-Score, opracowany we Francji i oparty na interpretacyjnym algorytmie, który przypisuje produktom ocenę literową (A–E) i kolorystyczną (ciemnozielony–czerwony), w zależności od zawartości energii, cukrów, tłuszczów nasyconych, soli, błonnika, białka, a także udziału owoców, warzyw i roślin strączkowych (Julia i Hercberg 2017; Merz i wsp. 2024).

Nutri-Score zgodny jest z rekomendacjami żywieniowymi WHO, USDA i European Society of Cardiology, (WHO 2025, USDS 2025, Visseren i wsp. 2021) lecz nie zastępuje zaleceń dietetycznych. Ocenia on produkty w oderwaniu od kontekstu całodziennej diety. W międzynarodowym badaniu Egnell i wsp. (2018) z udziałem 12 krajów Nutri-Score uznano za najbardziej zrozumiały system etykietowania wśród badanych. Należy jednak zaznaczyć, że wysoka zrozumiałość nie musi oznaczać rzeczywistej poprawy jakości diety. Konsumenci mogą błędnie interpretować etykiety – szczególnie jeśli produkty nie są oznaczone jednolicie lub jeśli brakuje edukacji żywieniowej. Zwracają na to uwagę (Hémar-Nicolas i wsp. 2024), którzy poddali analizie jak konsumenci rozumieją i wykorzystują etykietę Nutri-Score w kontekście szumu informacyjnego. Stwierdzili, że przekaz medialny na temat Nutri-Score staje się z czasem coraz bardziej niejednoznaczny, co utrudnia odbiorcom zrozumienie intencji etykiety. W wyniku przeprowadzonych wywiadów stwierdzono, że respondentki często odczuwały dysonans poznawczy oraz dezorientację, zwłaszcza z powodu braku znajomości zasad działania algorytmu Nutri-Score. Badanie wskazuje, że ograniczona wiedza żywieniowa konsumentów może prowadzić do błędnej interpretacji etykiety, co zmniejsza jej skuteczność jako sygnału jakości odżywczej.

W publikacji, która ukazała się w 2022 roku, razem z dr Hubertem Dobrowolskim zwróciliśmy uwagę na ograniczenia systemu Nutri-Score w obwiązującym algorytmie (Włodarek i Dobrowolski, 2022). W systemie tym ocena odnosi się do 100g produktu a nie do realnych porcji, co może powodować, że produkty o lepszej ocenie (np. sery o obniżonej zawartości tłuszczu) spożywane w większych ilościach dostarczą w końcowym rozrachunku więcej energii niż te z niższą oceną. System nie bierze pod uwagę zawartości mikroskładników, przez co wartościowe produkty mogą otrzymać niższą ocenę niż produkty o niskiej wartości odżywczej, ale z niską zawartością cukru. Dyskryminuje on soki owocowe, które mimo zawartości cukrów pochodzących wyłącznie z owoców mają liczne udokumentowane korzyści zdrowotne. Nutri-Score nie różnicuje żywności w zależności od jej przetworzenia – wysoko przetworzone produkty mogą otrzymywać wysokie oceny po modyfikacjach składu, co promuje przemysłowe produkty kosztem tradycyjnych i naturalnych. Również penalizuje produkty o wyższej zawartości tłuszczu, nie rozróżniając pomiędzy tłuszczami nasyconymi i nienasyconymi. W efekcie tłuste ryby bogate w wielonienasycone kwasy tłuszczowe omega-3 otrzymują gorsze oceny niż chude ryby. Nie uwzględnia on obecności w produktach składników bioaktywnych. Ponieważ stosowanie Nutri-Score jest dobrowolne, producenci umieszczają oznaczenie głównie na produktach o korzystnej ocenie, co może wprowadzać konsumentów w błąd. System może też służyć do zwiększania sprzedaży poprzez modyfikację receptur. Wreszcie Nutri-Score często zaniża ocenę produktów tradycyjnych i ekologicznych z powodu wyższej zawartości tłuszczu lub soli, mimo że charakteryzują się one wyższą jakością i niższym poziomem zanieczyszczeń.  

W roku 2023 wprowadzono modyfikacje algorytmu Nutri-Score, które weszły w życie od początku roku 2024. Kluczowe zmiany jakie wprowadzono to lepsze rozróżnienie produktów zbożowych pełnoziarnistych i przetworzonych, wyższa ocena dla tłustych ryb i olejów o niskiej zawartości nasyconych kwasów tłuszczowych. Ocena produktów mlecznych, napojów roślinnych i innych napojów odbywa się według nowego algorytmu, uwzględniając ich specyficzne właściwości odżywcze. Bardziej rygorystyczne podejście jest dla obecności cukru i soli, jak również dla czerwonego mięsa (Merz et al. 2024).

Przydatność systemu Nutri-Score w informowaniu konsumentów o jakości żywieniowej produktów była przedmiotem licznych badań. Badania wykazały wyższą skuteczność systemu Nutri-Score w informowaniu konsumentów o wartości odżywczej produktów w porównaniu z innymi etykietami, co może skutkować lepszymi wyborami żywieniowymi i zmniejszeniem ryzyka wystąpienia chorób przewlekłych (Egnell i wsp. 2018, 2020a, 2020b, 2021, Skretkowicz i Perret 2023, Akker i wsp 2022, Andreeva i in. 2021). Z kolei inne artykuły wykazującą, że system Nutri-Score nie działa prawidłowo (Besancon i in. 2023),

Zważywszy na brak badań oceniających najnowszą wersję algorytmu Nutri-Score w Polsce, wraz z dr Hubertem Dobrowlskim oraz prof. Mariuszem Panczykiem (Dobrowolski i wsp. 2025) przeprowadziliśmy badanie dotyczące wpływu oznakowania Nutri-Score na wybory żywieniowe polskich konsumentów.

Badanie przeprowadzono w marcu–kwietniu 2024 r. metodą CAWI (Computer-Assisted Web Interview) na reprezentatywnej próbie dorosłych mieszkańców Polski. Dobór próby odbywał się zgodnie z danymi GUS (Narodowy Spis Powszechny 2021).

Wykorzystany kwestionariusz obejmował cztery sekcje: dane metryczne, test wiedzy żywieniowej (na podstawie KomPAN®; Jeżewska-Zychowicz i wsp. 2020), test wiedzy o systemie Nutri-Score oraz eksperyment polegający na porównaniu ośmiu par produktów spożywczych (jogurty, pieczywo, makarony, płatki zbożowe, napoje, śledzie, ryby, szynki) — najpierw bez, a następnie z widocznym oznakowaniem Nutri-Score.

W badaniu uczestniczyło 528 kobiet (51,0%) i 507 mężczyzn (49,0%), najliczniejszą grupę stanowiły osoby w wieku 35–44 lat (22,4%). Połowa respondentów oceniła swoją sytuację finansową jako „wystarczającą na co dzień” (52,5%), a 10% stosowało dietę z powodu chorób przewlekłych.

W ocenie wiedzy żywieniowej średni wynik testu wyniósł 5,6 ± 2,14 pkt (na maksymalnie 10 pkt możliwych), co odpowiada poziomowi przeciętnemu. Ponad 70% badanych znało podstawowe zasady zdrowego odżywiania, np. konieczność spożywania warzyw w każdym posiłku czy unikania nadmiaru tłuszczów dostarczających nasyconych kwasów tłuszczowych. Najczęściej popełniano błędy w pytaniach dotyczących źródeł wapnia i znaczenia białka w diecie.

Z kolei średni wynik w teście oceniającym wiedzę o systemie Nutri-Score wyniósł 2,9 ± 1,66 pkt (z maksymalnie 7 pkt możliwych). Najlepiej rozpoznawano aspekt wizualny — skalę barwną (80,0%) i alfabetyczną (66,6%), natomiast zaledwie 18% badanych wiedziało, że system ten różnicuje sposób oceny między grupami produktów.

Okazało się, że umieszczenie oznakowania Nutri-Score nie miało istotnego wpływu (p> 0,05) na postrzeganie zdrowotności większości produktów. Wyjątek stanowiły dwie kategorie: ryby i szynki, w których ujawnienie etykiety skutkowało niekorzystną zmianą decyzji – częstszy wybór produktu mniej wartościowego.

Stwierdzono umiarkowaną dodatnią zależność między wynikiem testu wiedzy żywieniowej a oceną zdrowotności produktów (ρ = 0,216, p < 0,001 – bez etykiety; ρ = 0,164, p < 0,001 – z etykietą). Brak było jednak istotnej korelacji między ogólnym efektem Nutri-Score a poziomem wiedzy żywieniowej (p = 0,10). Co więcej, wykazano ujemną korelację między znajomością systemu a jego efektem (ρ = –0,082; p = 0,008), co sugeruje, że osoby lepiej znające Nutri-Score częściej podejmowały błędne decyzje.

Badanie stanowi pierwszą w Polsce ocenę wpływu Nutri-Score w oparciu o najnowszą wersję algorytmu i reprezentatywną próbę populacyjną. Wyniki wskazują, że w większości przypadków (6 z 8 par produktów) system nie wpływał istotnie na wybory konsumentów, a w dwóch kategoriach jego ujawnienie prowadziło do niekorzystnej zmiany decyzji. Zjawisko to może wynikać z niewielkich różnic ocen między parami produktów (zmiana o 0–1 kategorii barwnej), co ograniczało percepcję różnicy jakości. Tylko większy kontrast w ocenie (≥ 2 kategorie) prowokował reakcję konsumenta – jednak wbrew intencjom systemu, w kierunku gorszego wyboru. Interpretowaliśmy to jako efekt uproszczenia systemu do kodu kolorystycznego: czerwień sygnalizuje „stop”, zieleń „jedz”, a żółty – neutralność. Mechanizm ten, opisany wcześniej (Włodarka i Dobrowolskiego, 2022), może działać jedynie przy dużych różnicach barw, a w przypadku produktów podobnie ocenianych — dezorientować.

Nieprawidłowe decyzje dotyczyły m.in. porównania łososia wędzonego (E) z sardynkami w oleju (B) oraz szynki konserwowej (C) z szynką Serrano (E). W obu przypadkach produkty o obiektywnie korzystniejszym profilu żywieniowym (łosoś, Serrano) otrzymały gorszą ocenę Nutri-Score, co wprowadzało konsumentów w błąd. Problem ten wynika z faktu, że system ocenia produkt na 100 g, nie zaś w odniesieniu do typowej porcji spożycia.

Zauważono również, że osoby o wyższej wiedzy żywieniowej podejmowały decyzje bardziej prozdrowotne niezależnie od obecności oznakowania.

Ostatecznie wnioskowaliśmy, że Nutri-Score w aktualnej formie nie poprawia istotnie wyborów żywieniowych polskich konsumentów. W niektórych przypadkach etykieta może wręcz prowadzić do błędnych decyzji, zwłaszcza gdy produkty oceniane są nieadekwatnie do rzeczywistej wartości odżywczej. Kluczowym czynnikiem determinującym prawidłowe decyzje pozostaje wiedza żywieniowa konsumenta. Niezbędne jest dalsze udoskonalanie algorytmu oraz jego integracja z edukacją żywieniową i oceną stopnia przetworzenia żywności.

Ciekowe obserwacje wynikają również z badania przeprowadzonego przez Yamim i Werle i opublikowanego w czasopiśmie Appetite w 2025 roku (Yamim i Warle, 2025).  W badaniu analizowano wpływ systemu znakowania żywności Nutri-Score na intencje zakupowe konsumentów w zależności od ich wcześniejszych oczekiwań dotyczących jakości zdrowotnej produktów. Autorzy wykorzystali teorię rozbieżności oczekiwań (expectancy-disconfirmation theory), zgodnie z którą reakcje konsumenta zależą od porównania między oczekiwaną a rzeczywistą oceną produktu. Badanie obejmowało pilotaż (ocena ciasta czekoladowego, N=68)), dwa eksperymenty laboratoryjne (N=128 i N=147) oraz badanie terenowe przeprowadzone w kafeterii, obejmujące 1680 rzeczywistych transakcji zakupowych. W pilotażu, w którym osoby najpierw oceniły wartość odżywczą ciasta czekoladowego, a następnie poznali jego rzeczywistą ocenę i określali swoje poczucie winy oraz chęć zakupu stwierdzono, że osoby, które spodziewały się, iż produkt jest mniej zdrowy, odczuwały mniejsze poczucie winy i deklarowały wyższą intencję zakupu niż ci, którzy sądzili, że jest on zdrowszy. Również wyniki eksperymentów wykazały, że intencja zakupu zależy istotnie od zbieżności między oczekiwaną a rzeczywistą oceną Nutri-Score. Gdy etykieta prezentowała niższą ocenę niż oczekiwano (np. D zamiast B), konsumenci odczuwali większe poczucie winy, co obniżało prawdopodobieństwo zakupu. Odwrotnie, gdy produkt otrzymywał lepszą ocenę niż przewidywano (np. C zamiast E), zwiększała się zarówno akceptacja produktu, jak i intencja zakupu – nawet w przypadku żywności o niskiej wartości odżywczej, jak batoniki czy muffiny. Badanie terenowe potwierdziło te obserwacje, po wprowadzeniu Nutri-Score sprzedaż produktów ze skrajną oceną E spadła, natomiast wzrosła sprzedaż produktów ze średnią oceną (np. D), które oceniano lepiej niż oczekiwano. W konkluzjach autorzy podkreślają, że choć Nutri-Score może skutecznie wspierać wybory prozdrowotne, to jego efekt zależy od kontekstu oraz percepcji konsumenta, co niesie ryzyko, że etykieta zostanie niewłaściwie zinterpretowana w przypadku produktów o średniej lub niskiej wartości odżywczej. Wyniki wskazują na konieczność prowadzenia działań edukacyjnych dotyczących sposobu interpretacji Nutri-Score, a także dalszych badań nad jego wpływem w warunkach rzeczywistych.

Również w tym roku ukazał się systematyczny przegląd badań dotyczących skuteczności etykiety Nutri-Score w czterech kluczowych obszarach: podnoszeniu poziomu wiedzy żywieniowej, modyfikacji wyborów żywieniowych konsumentów, poprawie jakości diety oraz wpływie na stan zdrowia i zapobieganie chorobom niezakaźnym (Muzzioli i wsp., 2025). Autorzy przeanalizowali 57 badań opublikowanych między 2015 a 2024 rokiem, obejmujących zarówno eksperymenty laboratoryjne, jak i badania prowadzone w warunkach rzeczywistych. Wyniki wskazują, że Nutri-Score ma ograniczony wpływ na wybory żywnościowe konsumentów, szczególnie w warunkach rzeczywistego zakupu, gdzie efekty są słabsze niż w badaniach eksperymentalnych. Nie odnotowano dowodów na poprawę wiedzy żywieniowej u konsumentów w wyniku stosowania tej etykiety, gdyż żadne z badań nie badało tego bezpośrednio. Pomimo tego, że algorytm leżący u podstaw systemu jest silnie powiązany z ryzykiem śmiertelności, różnice promowane przez Nutri-Score w składzie odżywczym koszyka zakupowego wydają się ograniczać do tłuszczów nasyconych i sodu o bardzo małych rozmiarach efektów. Ponadto kategorie C, D i E wydają się nieskuteczne w zmianie zachowań zakupowych konsumentów. Autorzy konkludują, że Nutri-Score jest obiecującym narzędziem wspierającym polityki zdrowia publicznego, ale sam w sobie nie jest wystarczający, aby wywołać istotne zmiany żywieniowe lub poprawić stan zdrowia populacji. Wskazano na konieczność realizacji długoterminowych badań w warunkach rzeczywistych oraz oceny skuteczności alternatywnych modeli etykietowania.

Z kolei w ramach projektu NewTools (Abel et al. 2025, Amberntsson et al. 2025) przeprowadzono ewaluację systemu etykietowania żywności Nutri-Score z perspektywy norweskiej, analizując jego zgodność z krajowymi zaleceniami żywieniowymi oraz opiniami ekspertów. Badanie wykazało, że choć Nutri-Score ogólnie spełnia swoją funkcję w zakresie klasyfikacji produktów pod względem wartości odżywczej, posiada istotne ograniczenia – m.in. nieadekwatne uwzględnienie jakości tłuszczów czy niedostateczna ocena produktów bogatych w ryby. Autorzy zaproponowali siedem poprawek w celu poprawy klasyfikacji Nutri-Score żywności bogatej w węglowodany, ryb i pokarmów bogatych w tłuszcz. Zaznaczają, że aby poprawić ogólną wydajność Nutri-Score i zwiększyć znaczenie etykiety żywieniowej w krajach nordyckich, proponowane zmiany powinny zostać wdrożone w następnej aktualizacji algorytmu.

System Nutri-Score w swojej obecnej formie nie poprawia wyborów żywieniowych konsumentów. Jego efektywność jest ograniczona przez uproszczenia algorytmu. Wyniki polskich badań potwierdzają, że kluczowym determinantem racjonalnych decyzji żywieniowych pozostaje wiedza konsumenta, a nie sama obecność oznakowania.

Efektywność systemów etykietowania może wzrosnąć dopiero poprzez połączenie czytelnego oznakowania z działaniami edukacyjnymi, a ich wdrożenie i dopuszczenie do kontaktu z konsumentem powinno być poprzedzone walidacją przez uprawnione instytucje państwowe oraz analizą pod kątem zgodności z krajowymi zaleceniami żywieniowymi i wytycznymi.

Piśmiennictwo

1. Abel, M. H., et al. (2025). Evaluation of the Nutri-Score and potential improvements to the score in the NewTools Project. The European Journal of Public Health, 35(Suppl 4), ckaf161.1388.
2. Amberntsson, A., et al. (2025). Improvements to the Nutri-Score to address challenges identified in a Nordic setting. Food & nutrition research, 69, 10.29219/fnr.v69.
3. Andreeva, V. A. et al. (2021). International evidence for the effectiveness of the front-of-package nutrition label called nutri-score. Cent. Eur. J. Public. Health. 29, 76–79.
4. Besancon, S., et al. (2023). A study is 21 times more likely to find unfavourable results about the nutrition label Nutri-Score if the authors declare a conflict of interest or the study is funded by the food industry. BMJ Global Health. 8, e011720.
5. Dobrowolski H., Włodarek D., Panczyk M. (2025). Assessment of the influence of Nutri-Score on Polish consumer choices – Insights from the nationwide, cross-sectional study. Scientific Reports, 15:29422.
6. Egnell, M. et al. (2020a). Compared to other front-of-pack nutrition labels, the Nutri-Score emerged as the most efficient to inform Swiss consumers on the nutritional quality of food products. PLoS One. 15, e0228179.
7. Egnell, M. et al. (2020b). Objective Understanding of the Nutri-score front-of-pack label by European consumers and its effect on food choices: an online experimental study. Int. J. Behav. Nutr. Phys. Act. 17, 146.
8. Egnell, M. et al. (2021) The impact of the Nutri-Score front-of-pack nutrition label on purchasing intentions of unprocessed and processed foods: post-hoc analyses from three randomized controlled trials. Int. J. Behav. Nutr. Phys. Act. 18, 38.
9. Egnell, M., et al. (2018). Objective Understanding of front-of-package nutrition labels: an international comparative experimental study across 12 countries. Nutrients 10.1542
10. Gakidou, E., et al. (2017). Global, regional, and national comparative risk assessment of 84 behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks for 195 countries. Lancet.;390(10100):1345–1422.
11. Goiana-da-Silva, F. et al. (2019). Front-of-pack labelling policies and the need for guidance. Lancet Public. Heal. 4, e15.
12. Hémar-Nicolas, V., (2024). Between dissonance and confusion: When the Nutri-Score as a nutritional signal is misinterpreted. Food Policy, 128, 102677.
13. Jeżewska-Zychowicz, M. et al. (2020). KomPAN® Kwestionariusz do badania poglądów i zwyczajów żywieniowych dla osób w wieku od 16 do 65 lat, wersja 1.2 – kwestionariusz do samodzielnego wypełnienia przez respondenta. In KomPAN® KWESTIONARIUSZ DO BADANIA POGLĄDÓW I ; Gawęcki, J., Ed.; Komitet Nauki o Żywieniu Człowieka Polskiej Akademii Nauk: Olsztyn, Poland, ; pp. 22–34 ISBN 978-83-950330-1-8.
14. Julia C, Hercberg S. (2017) Development of a new front-of-pack nutrition label in France: the five-colour Nutri-Score. Public Health Panor.3(4):712–725.
15. Merz, B., et al. (2024). Nutri-Score 2023 update. Nature food, 5(2), 102–110.
16. Muzzioli, L., et al. (2025). Nutri-Score effectiveness in improving consumers’ nutrition literacy, food choices, health, and healthy eating pattern adherence: A systematic review. Nutrition, 120, 112616.
17. Pineda, E., et al. (2024). Food environment and obesity: a systematic review and meta-analysis. BMJ Nutr. Prev. Heal. 7, 204–211.
18. Skretkowicz, Y. & Perret, K. (2023). The Nutri-Score – A quantitative study of the effectiveness of visual nudging on consumer behavior. Int. J. Appl. Res. Manag Econ. 6, 30–48.
19. Temple, N. J. (2020)Front-of-package food labels: A narrative review. Appetite 144, 104485.
20. U.S. Department of Agriculture. Dietary Guidelines for Americans, 2020–2025. Available online: https://dietaryguidelines.gov/sites/default/files/2021-03/Dietary_Guidelines_for_Americans-2020-2025.pdf (dostęp 15. 09. 2025).
21. Akker, K. et al. (2022). The impact of the nutri-score on food choice: A choice experiment in a Dutch supermarket. Appetite 168, 105664.
22. Visseren FLJ, et al. (2021). 2021 ESC Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice. Eur Heart J.;42(34):3227–3337.
23. Webber, L. et al. (2014). The future burden of obesity-related diseases in the 53 WHO European-Region countries and the impact of effective interventions: a modelling study. BMJ Open. 4, e004787.
24. WHO Regional Office for Europe. Front-of-Pack Nutrition Labelling Policy Brief. Copenhagen: WHO; 2021.
25. WHO. Healthy Diet. Available online: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/healthy-diet (dostęp 20.10. 2025).
26. Włodarek, D., & Dobrowolski, H. (2022). Fantastic Foods and Where to Find Them-Advantages and Disadvantages of Nutri-Score in the Search for Healthier Food. Nutrients, 14(22), 4843. https://doi.org/10.3390/nu14224843
27. Wong, M. C. S. et al. (2020). Global, regional and time-trend prevalence of central obesity: a systematic review and meta-analysis of 13.2 million subjects. Eur. J. Epidemiol. 35, 673–683
28. Yamim, A. P., & Werle, C. O. C. (2025). Nutri-score label influence on food purchase intention depends on consumers’ expectations of healthiness. Appetite, 207, 107870.