Komplexa samhällsutmaningar kräver nya sätt att analysera problem och hitta lösningar. Dagens livsmedelskonsumtion bidrar till ohälsa och påverkan på miljö och klimat. Livsmedelssystemet består av flera mindre avgränsade delar såsom livsmedelskedjan, matmiljön och andra samhälleliga faktorer, och det är samverkan inom och mellan dessa delar över tid som påverkar konsumtionen och den matrelaterade hälsan.

Den här rapporten är ett resultat av ett pilotprojekt på Folkhälsomyndigheten i samverkan med Livsmedelsverket. Vi har tillämpat en systemanalytisk metod för att undersöka hur olika drivkrafter, såsom ekonomiska eller politiska drivkrafter, sociala normer och demografiska eller socioekonomiska förutsättningar, samverkar med faktorer i matmiljön, såsom tillgång på livsmedel, marknadsföring och pris, och hur denna samverkan påverkar val och konsumtion av livsmedel.

Målet har varit att hos de deltagande myndigheterna öka kunskapen om och förståelsen för hur en systemanalytisk metod kan tillämpas för att identifiera insatsområden och kunskapsluckor inom området livsmedelskonsumtion. Ett framtida mål är att utifrån den framtagna systemanalysen och tillhörande empiriskt och evidensbaserat underlag möjliggöra en systemdynamisk modellering som kan fungera som stöd för olika policybeslut.

Rapporten kan även inspirera andra aktörer och fungera som en vägledning för att genomföra en systemanalys.

I rapporten beskriver vi centrala delar i en systemanalys. Vi ger också exempel på hur vi tillämpade analysen på tre konkreta delproblem inom livsmedelskonsumtion, det vill säga att vi utifrån ett hållbarhetsperspektiv konsumerar för

• lite frukt, grönsaker och baljväxter
• högt energiintag på grund av överkonsumtion och för stor konsumtion av energitäta och näringsfattiga livsmedel
• mycket rött kött och charkprodukter.

För varje delproblem prioriterade vi en arena som vi ansåg kan ha stor potential att påverka delproblemet.

Det systembaserade angreppssättet innebär och förutsätter en deltagarbaserad iterativ process där man ständigt testar och validerar sina antaganden mot både vetenskap, beprövad erfarenhet och deltagarnas kunskap. Det innebär att deltagare från olika verksamheter tillsammans synliggör problem, undersöker och bidrar till utveckling och förändring. Inom det här pilotprojektet behövde vi avgränsa vilka deltagare och intressenter som deltog vid respektive steg i processen, vilket kan ha påverkat resultatet.

Complex societal challenges require new ways of analysing problems and finding solutions. Contemporary food consumption contributes to ill health and a negative environmental and climate impact. The food system consists of several parts such as the food chain, the food environment and other societal factors, and it is the interaction within and between these parts over time that affects consumption and food-related health.

This report is the result of a pilot project conducted by the Public Health Agency of Sweden in collaboration with the National Food Agency. We applied a system-analytical method to investigate how different factors, such as economic or political drivers, social norms and demographic or socio-economic conditions, interact with factors in the food environment, such as availability of food, marketing and price, and how this interaction affects choice and food consumption.

The goal was to increase knowledge and understanding among the participating authorities of how a system-analytical method can be applied to identify areas of policy-interventions and knowledge gaps in the field of food consumption. A future goal is to create a system-dynamic model based on the system analysis and the accompanying empirical and evidence-based data, which can serve as support for various policy decisions. The report can also inspire other actors and serve as a guide for conducting a system analysis.

In the report, we describe central parts of the used system-analytical method. We also give examples of how we applied the analysis to three specific sub-problems within food consumption, namely, that from a sustainability and health perspective we consume too

• little fruit, vegetables and legumes
• much energy-dense and nutrient-poor foods
• much red meat and processed meat products.

For each sub-problem, we prioritised an arena with great potential to influence the sub-problem.

The system-based approach implies and requires a participatory iterative process where assumptions are constantly tested and validated in relation to science, field-related work experience and the participants’ knowledge. This means that different stakeholders work together to identify and investigate problems and make them visible in order to contribute to development and change. For this pilot project, we had to limit the number of participants and stakeholders involved in each step of the process, which may have affected the result.

I den här rapporten beskriver vi hur vi i ett pilotprojekt har testat att tillämpa en systemanalytisk metod inom området livsmedelskonsumtion. Rapporten är bitvis av teknisk natur och är främst tänkt att inspirera aktörer som arbetar inom ett komplext område att använda systemanalytiska metoder. Men rapporten har även bidragit till kunskapsutveckling inom sakområdet.

Rapporten är en del av ett regeringsuppdrag om att lämna förslag på nationella mål, insatsområden och indikatorer för en hållbar och hälsosam livsmedelskonsumtion. Projektledare har varit Lena Hansson och Mattias Norrbäck. Ansvarig enhetschef har varit Anna Jansson.

Vidare har Linda Wågström och Heléne Enghardt Barbieri på Livsmedelsverket bidragit i arbetet.

Folkhälsomyndigheten

Josefin P Jonsson

Avdelningschef, Avdelningen för livsvillkor och levnadsvanor

Det finns ett stort behov av systemtänkande inom många områden, inte minst inom folkhälsoområdet, och behovet har ökat med tiden (1-7). Med systemtänkande skiftas fokus från individen till komplexa system för att förstå olika händelseförlopp och utfall (8, 9). Det kräver delaktighet och perspektiv från vitt skilda intresseområden. Komplexa samhällsutmaningar kräver nya sätt att analysera problem och identifiera lösningar. Sveriges livsmedelskonsumtion och dess bakomliggande orsaker och utfall är en sådan utmaning.

Livsmedelssystemet inkluderar många olika intresseområden och involverar dessutom en lång rad av olika arenor och aktörer inom den offentliga, privata och civila sfären (figur 1). Livsmedelssystemet är alltså komplext och det är det ömsesidiga beroendet mellan olika aktörers mål och handlingar – från riksdag till producenter, kommuner och konsumenter – som skapar dynamiken i systemet. Livsmedelssystemet innehåller också flera mindre system eller avgränsade delar, exempelvis livsmedelskedjan, matmiljön och olika drivkrafter, och det är samverkan mellan dessa delar som påverkar livsmedelskonsumtionen och därigenom hälsoutfall och social, ekonomisk och miljömässig påverkan.

Figur 1. Modell för faktorer som påverkar produktionen och konsumtionen av mat ur ett hållbarhets- och jämlikhetsperspektiv.

Källa: HLPE (10). Återgiven med tillstånd av FAO.

När, hur och vad vi äter är ett resultat av livsmedelssystemets struktur och förutsättningar snarare än enskilda individers beslut. Ju bättre vi kan förstå aktörers spelregler och förutsättningar för att samverka, desto bättre kan vi förstå och påverka hur livsmedelskonsumtionen kan förändras över tid. För att hitta långsiktiga lösningar på ett problem behöver vi först också vara överens om att det beror på systemets utformning och att vi därigenom behöver förstå livsmedelssystemets underliggande struktur, drivkrafter och förutsättningar.

Sveriges livsmedelskonsumtion – vad och hur mycket vi äter – beräknas motsvara 20 procent av de konsumtionsbaserade växthusgasutsläppen (11). Utsläppsproblematiken blir dessutom mer komplex på grund av en ökad samverkan mellan den svenska och den globala livsmedelshandeln. Till exempel står importerade livsmedel för mer än hälften av de livsmedelsbaserade utsläppen i Sverige (12, 13).

Livsmedelskonsumtionen räknas dessutom som en av de största riskfaktorerna för sjukdomsbördan i Sverige (14). Möjliga förklaringar är att vårt energiintag från livsmedel har ökat över tid (15) och att vi äter för mycket rött kött, charkprodukter och salt och för lite fullkorn, fisk, frukt, grönsaker och baljväxter (16, 17). När den matrelaterade ohälsan ökar i befolkningen ökar samhällskostnaderna genom ökade sjukvårdskostnader, produktivitetsförluster och minskad livslängd (18). Den matrelaterade ohälsan har också blivit mer ojämlikt fördelad. Det innebär att det finns systematiska (och orättvisa) skillnader mellan olika grupper, exempelvis kvinnor och män eller olika socioekonomiska grupper (19, 20).

Matmiljö kan definieras som den delen av ett livsmedelssystem där människor interagerar med systemet för att välja, köpa och äta mat (21). Matmiljön har definierats på olika sätt över tid, men generellt handlar det om faktorer i den fysiska, ekonomiska, sociala och politiska miljön som påverkar den matrelaterade hälsan (22). Det kan vara till exempel utbud, pris, marknadsföring, tillgänglighet och exponering för livsmedel.

Matmiljön tillsammans med normer och smakpreferenser styr till stor del hur vi väljer och konsumerar livsmedel. Livsmedel finns idag inte bara i matbutiker och på restauranger utan även i andra sammanhang. Det går att köpa mat och dryck dygnet runt. Utbudet och tillgången på livsmedel ser också olika ut beroende på var vi bor. En ökad förståelse för hur dessa olika aspekter påverkar våra konsumtionsmönster kan därför öka vår förmåga att identifiera relevanta insatsområden (23, 24).

Matmiljön i Sverige är bristfälligt undersökt och forskningen har främst fokuserat på offentliga miljöer såsom måltider i skola eller äldreomsorg (25). Kunskapen om matmiljöns betydelse för livsmedelskonsumtionen kommer därför främst från internationell forskning, men är också ett starkt framväxande forskningsfält i Sverige. En systemanalys kan utifrån den aspekten därför vara ett viktigt verktyg för att identifiera eventuella kunskapsluckor inom området.

Systemtänkande har tidigare applicerats för att angripa komplexa problem som relaterar till livsmedelssystemet och särskilt matmiljö och livsmedelskonsumtion, till exempel konsumtion av nötkött (26), konsumtion av sötade drycker (27), frukt- och grönsaksintag hos barn och unga (28), matrelaterad policyutveckling (29), beskattning av sötade drycker (30), ungdomars uppfattning om drivkrafterna bakom fetma (31) och ojämlikhet i hälsosamma matvanor (32).

I den här rapporten beskriver vi hur vi har tillämpat en systemanalytisk metod på området livsmedelskonsumtion. Vi avgränsade analysen till att fokusera på hur olika drivkrafter, till exempel ekonomiska eller politiska drivkrafter, sociala normer och demografiska eller socioekonomiska förutsättningar, samverkar med faktorer i matmiljön, exempelvis tillgång på livsmedel, marknadsföring och pris, och hur denna samverkan påverkar val och konsumtion av livsmedel.

Målet med arbetet har varit att hos deltagande myndigheter öka kunskapen om och förståelsen för hur en systemanalytisk metod kan tillämpas på området livsmedelskonsumtion. Vidare har målet varit att skapa en grund för att identifiera insatsområden, men även identifiera kunskapsluckor inom fältet. Ett framtida mål är att utifrån den framtagna systemanalysen och tillhörande empiriskt och evidensbaserat underlag möjliggöra en systemdynamisk modellering som kan fungera som stöd för olika policybeslut.

Systemanalysens olika moment beskrivs nedan i korthet, från problemformulering till att skapa underlag som kan underlätta för att identifiera potentiella insatsområden (figur 2).

1. Problemformulering: Den svenska livsmedelskonsumtionen är ohållbar och ohälsosam formulerades som ett systemproblem. Vi använde ramverket från FAO (10) för att bättre förstå hur livsmedelssystemets struktur kan skapa problemen vi ser med livsmedelskonsumtionen. Ramverket underlättade även vid problemavgränsningen.
2. Problemavgränsning: Vi bestämde vilka delar av livsmedelssystemet som var särskilt viktiga för att förstå problemet och vilka perspektiv som skulle genomsyra analysen.
3. Identifiera orsaker: Vi identifierade potentiella orsaker till systemproblemet med hjälp av vetenskaplig litteratur, myndighetsgemensamma workshoppar och aktörsdialoger.
4. Skapa orsaksdiagram: Vi använde en metod från systemteori för att skapa orsaksdiagram, som illustrerar och beskriver hur systemproblemet kan uppstå.
5. Validera orsaksdiagram: Vi validerade orsaksdiagrammens relevans och riktighet med hjälp av vetenskaplig litteratur, myndighetsgemensamma workshoppar och dialog med en referensgrupp.
6. Skapa underlag till insatsområden: Potentiella insatsområden identifierades inom varje orsaksdiagram genom att specificera inflytelserika orsakssamband och hävstänger.
7. Kvantitativ analys (ingår inte i rapporten): Orsaksdiagrammen kan utgöra underlag för statistiska modelleringar för att undersöka olika insatsers påverkan på systemproblemet.

Figur 2. Visuell presentation av systemanalysens sju steg.

Utredare från Folkhälsomyndigheten och Livsmedelsverket prioriterade tre problem som bidrar till att livsmedelskonsumtionen i befolkningen inte är hållbar och hälsosam:

1. för liten konsumtion av frukt, grönsaker, baljväxter och spannmålsprodukter av fullkorn
2. för högt energiintag på grund av överkonsumtion och för stor konsumtion av energitäta och näringsfattiga livsmedel
3. för stor konsumtion av animaliska livsmedel, speciellt rött kött, chark- och mejeriprodukter.

Utifrån systemtänkande ses dessa konsumtionsmönster som en konsekvens av underliggande strukturer i livsmedelssystemet (figur 1). En djupare förståelse av vad som bidrar till livsmedelssystemets struktur kan öka vår förståelse av hur konsumtionsmönster uppstår. Om vi vill få en djupare förståelse av livsmedelssystemets struktur behöver vi förstå vilken typ av system vi har att förhålla oss till. Vi utgick från att livsmedelssystemet är ett komplext och anpassningsbart system och att det har några utmärkande egenskaper (8, 33). Se faktaruta.

Vi utforskade ramverk och teorier för att förstå livsmedelssystemets övergripande struktur och vilka delar i systemet som var relevanta för analysen. Vi valde FAO:s ramverk för livsmedelssystemet som Folkhälsomyndigheten anpassat till svenska förutsättningar (figur 1).

Vi avgränsade grundproblemen till relevanta delar i ramverket genom att utgå från följande frågor:

• Vilka delar (eller delsystem) i livsmedelssystemet tror vi bidrar mest till de utvalda konsumtionsmönstren?
• Vilka är de starkast bidragande orsakerna inom dessa delsystem? Skatter? Pris? Utbud? Marknadsföring? Utbildningsnivå?
• Vems eller vilka perspektiv behöver vi ta hänsyn till? Livsmedelsbranschens? Ojämlikhet i hälsa? Diskrimineringsgrunderna?
• Finns det grupper i befolkningen som berörs särskilt? Personer med sämre socioekonomiska förutsättningar? Barn och unga? Äldre?
• Vilka arenor (platser där vi konsumerar livsmedel) väljer vi ut? Närområdet? Butiker? Skolan?

I en gemensam workshop med utredare från Folkhälsomyndigheten och Livsmedelsverket identifierades huvudsakliga orsaker och underliggande orsaker till de utvalda konsumtionsmönstren (delproblemen):

2. för liten konsumtion av frukt, grönsaker, baljväxter och spannmålsprodukter av fullkorn
3. för högt energiintag på grund av överkonsumtion och för stor konsumtion av energitäta och näringsfattiga livsmedel
4. för stor konsumtion av animaliska livsmedel, speciellt rött kött, chark- och mejeriprodukter.

En instruktion till, resultat från och deltagarnas bakgrund i workshoppen kan läsas i sin helhet i bilaga 1. I faktarutan presenteras ett antal tänkbara orsaker som kom fram i workshoppen som handlade om konsumtion av animaliska livsmedel.

Vi identifierade även bakomliggande orsaker och drivkrafter från andra relevanta systemanalyser (se referenser i bakgrunden) och orsaker som tagits upp i dialoger med olika aktörer (36), samt i möten med en vetenskaplig referensgrupp (37) som genomförts inom ett regeringsuppdrag om nationella mål, insatsområden och indikatorer för en hållbar och hälsosam livsmedelskonsumtion (38). Orsakerna användes som byggstenar för att skapa orsaksdiagram (beskrivs längre ner).

Konsumtionen av livsmedel kan ske på en rad olika arenor där olika aktörer verkar och kan ha olika mål och syften med sin verksamhet. Därför behövde vi bestämma vilken arena som skulle fungera som exempel för respektive delproblem. En arena är en plats eller ett sammanhang där vi befinner oss och exponeras för livsmedel, exempelvis i föreningslivet, på jobbet, på caféer, i skolan eller i livsmedelsbutiker. För respektive delproblem prioriterades den arena som ansågs ha störst potential att påverka delproblemet. I och med valet av arenor ändrades också delproblemens omfattning för att bli mer relevant och tydlig. Till exempel togs fullkornsprodukter bort från delproblem 1 och mejeriprodukter från delproblem 3.

För respektive delproblem valdes följande arenor ut:

1. frukt, grönsaker och baljväxter i livsmedelsbutiker
2. energitäta och näringsfattiga livsmedel i närmiljön eller där vi transporterar oss
3. rött kött och charkprodukter på caféer och restauranger.

Med hjälp av orsaksdiagram beskriver vi hur ekonomiska och sociala drivkrafter samverkar med faktorer i vår matmiljö och ger upphov till typiska konsumtionsmönster i de sammanhang vi befinner oss (en arena). I denna analys skapade vi tre orsaksdiagram, ett för varje delproblem på en specifik arena.

• Orsaksdiagram 1: För liten konsumtion av frukt, grönsaker och baljväxter (FGB) i livsmedelsbutiker (figur 3).
• Orsaksdiagram 2: För högt energiintag på grund av överkonsumtion och för stor konsumtion av energitäta och näringsfattiga livsmedel (ETNF) i närmiljön eller där vi transporterar oss (figur 4).
• Orsaksdiagram 3: För stor konsumtion av rött kött och charkprodukter på caféer och restauranger (figur 5).

I steg 1 formades en arbetsgrupp bestående av utredare med kompetens inom bland annat folkhälsonutrition, nationalekonomi, systemanalys, litteraturöversikter, uppföljning och utvärdering. Deras uppgift var att bearbeta underlagen kring orsaker från den myndighetsgemensamma workshoppen och aktörsdialogerna. Baserat på vetenskapligt stöd och erfarenhet bedömdes orsakernas relevans för delproblemet. Oenighet diskuterades till konsensus uppnåddes eller så togs beslut genom omröstning. Vid omröstning behövde minst tre av de fyra gruppdeltagarna (75 procent) vara överens innan en orsak exkluderades, annars ”parkerades” orsaken för vidare utredning. Sedan färgkodades och grupperades orsakerna efter tillhörande delsystem enligt FAO:s ramverk. Det slutgiltiga orsaksunderlaget bestod av faktorer i matmiljön, olika drivkrafter samt aspekter av konsumentens beteende som bedömdes bidra till respektive delproblem (bilaga 2).

I steg 2 skapade vi orsaksdiagram, som på engelska kallas ”causal loop diagram” (CLD) (39). CLD använder ett gemensamt språk och enkla principer för att inhämta och sammanföra orsaker, perspektiv och erfarenheter från olika aktörer. Vi använde två befintliga och publicerade workshop-skript för att skapa CLD. Det ena var ”Causal Mapping with Seed Structure” (40) och det andra ”Creating Causal Loop Diagram from Connection Circles” (41). Skripten finns tillgängliga online på Wikibooks/Scriptapedia (42). En av utredarna i arbetsgruppen hade erfarenhet av systemanalys och ansvarade för att modellera och underlätta arbetet, medan övriga hade rollen som sakkunniga. Orsaksdiagrammen skapades med hjälp av KUMU, som är ett online-baserat verktyg (43).

En mer utförlig beskrivning av hur man skapar orsaksdiagram med hjälp av CLD-metoden finns under rubriken Fördjupad beskrivning av orsaksdiagram längst bak i rapporten.

CLD fokuserar på förändring och inte på sannolikheter. Orsaker kan förändras i samma riktning (indikeras av en pil med ett plus-tecken, → +) eller motsatt riktning (indikeras av en pil med ett minus-tecken, → –). Orsakssambandet A → + B läses ”när A ökar så ökar B” eller ”när A minskar så minskar B” medan orsakssambandet A → – B läses ”när A ökar så minskar B” eller ”när A minskar så ökar B”.

CLD fokuserar särskilt på självförstärkande beteenden i ett system, så kallade feedback-loopar, och illustreras med dubbelriktade pilar mellan två eller flera orsaker, där en pil går från A till B (A → B) och en pil går tillbaka från B till A (B → A) och läses ”A påverkar B och B påverkar i sin tur A”. Feedback-loopar kan antingen förstärka eller balansera händelseförlopp i ett system. En förstärkande feedback-loop illustreras med dubbelriktade pilar med plus-tecken mellan två eller flera orsaker, exempelvis A → + B och B → + A och läses ”när A ökar så ökar B och när B ökar så ökar A ytterligare” eller ”när A minskar så minskar B och när B minskar så minskar A ytterligare”.

I våra orsaksdiagram illustrerades orsaker som färgkodade cirklar. Färgerna speglar den del i FAO:s ramverk som orsakerna tillhör. Gröna cirklar indikerar orsaker från ”Matmiljön”, röda cirklar indikerar orsaker från ”Konsumentens val” och gula cirklar indikerar olika ”Drivkrafter”. Orsaker som har pilar emellan sig antas ingå i ett orsakssamband. Heldragna pilar med ett plus-tecken indikerar att orsakerna rör sig i samma riktning och streckade pilar med ett minus-tecken indikerar att orsakerna rör sig i motsatt riktning. Feedback-loopar anges med specifika namn i orsaksdiagrammen, exempelvis ”Vana” eller ”Exponering” (figur 3) och anger viktiga händelseförlopp som förstärks eller balanseras och som tros bidra till livsmedelskonsumtionens delproblem. En mer detaljerad beskrivning av feedback-looparna finns under varje orsaksdiagram längre fram i rapporten. En stor gråmarkerad cirkel indikerar ett specifikt delproblem, exempelvis ”För liten konsumtion av frukt, grönsaker, baljväxter och spannmålsprodukter av fullkorn” (figur 3).

För att underlätta förståelsen och överblickbarheten av systemets relationer begränsades antalet orsaker som kunde ingå i ett orsaksdiagram till cirka 15–20 (44). Endast orsakssamband som bedömdes nödvändiga för att förstå hur delproblemet uppstår i den utvalda arenan ritades ut. Vi gjorde inga antaganden i de fall där orsaker saknar pilar mellan sig.

En till workshop ordnades med utredare från Folkhälsomyndigheten och Livsmedelsverket. Syftet var att diskutera arbetsgruppens utkast till orsaksdiagram som underlag till att identifiera insatsområden. Deltagarna fick instruktionen att i smågrupper studera ett orsaksdiagram och ge synpunkter och validera hypoteserna av orsakssamband och feedback-loopar samt identifiera om det saknades viktiga orsaker, orsakssamband eller feedback-loopar. I workshoppen användes samarbetsplattformen MURAL för att lämna inspel (45).

En fullständig instruktion till, resultat från samt deltagarnas bakgrund i den andra workshoppen presenteras i sin helhet i bilaga 3. I bilaga 3 presenteras även de utkast till orsaksdiagram för delproblemen som deltagarna skulle lämna kommentarer på. Inspel kring ytterligare orsaker eller justeringar av befintliga orsaker gjordes med hjälp av post-it-lappar eller nya inritade pilar med angiven riktning för samband. I mån av tid kunde deltagarna även identifiera insatsområden eller lösningar för att bryta till exempel självförstärkande beteenden i systemet.

Deltagarnas inspel kunde handla om att förfina begrepp som använts eller att de ansåg att det fanns samband mellan redan befintliga variabler i orsaksdiagrammet som inte ritats ut. Det kunde också handla om att de saknade mellanliggande orsaker eller variabler, och för flera av förslagen hade arbetsgruppen redan sorterat bort vissa av dessa för att hålla nere antalet orsaker i systemanalysen, baserat på metodologiska överväganden om optimalt antal orsaker i ett diagram för att underlätta förståelsen men ändå kunna visa på komplexiteten i ett avgränsat system (44).

Efter workshoppen reviderades orsaksdiagrammen. Sedan granskades och diskuterades de i en dialog med en vetenskaplig referensgrupp. Resultatet från dialogen presenteras i bilaga 4. Instruktionen till referensgruppen var i korthet att vi ville ha deras hjälp med att verifiera och bolla tänkta resonemang kring illustrerade samband i de bifogade orsaksdiagrammen. Vi bad referensgruppen att utifrån orsaksdiagrammen reflektera kring följande:

• Verkar de medskickade orsakssambanden för varje systemhändelse rimliga? Saknas något? Finns det några felaktiga antaganden?
• Reagerar ni på något ordval eller begrepp?
• Annat?

För att ytterligare validera viktiga orsakssamband och uppskatta styrkan i sambanden i varje orsaksdiagram gjorde vi litteraturgenomgångar. Vetenskapligt stöd från i huvudsak systematiska översikter eller större genomgångar av litteraturen, men även enstaka studier från en svensk kontext, för ett insatsområde sammanställdes och information om hur tillförlitligt resultatet är redovisas i den mån det fanns bedömt av författarna. Utfallet av genomgången visar att det för vissa orsakssamband finns en relativt hög tillförlitlighet. Men många samband hade bristfällig evidens eller så fanns det kunskapsluckor. Resultatet från litteraturgenomgången presenteras i bilaga 5.

Följande definitioner och principer användes för att skapa underlag till att identifiera insatsområden inom varje orsaksdiagram.

• Självförstärkande beteende är en särskild typ av samverkan där orsaker påverkar varandra över tid. I vår analys illustrerar vi denna samverkan som ett cykliskt orsakssamband (feedback-loop). En orsak kan vara en enskild faktor i matmiljön, en drivkraft eller en aspekt av vårt beteende.
• En hävstång är en orsak som både påverkar och påverkas av flera andra orsaker och därför har en potentiellt stor påverkan på hela systemet. En hävstång kan vara en fristående orsak eller en orsak som ingår i en större feedback-loop. I systemanalysen definierades en hävstång som en orsak som hade 4 eller fler ”kopplingar” till andra orsaker. Den illustreras med en röd cirkel i orsaksdiagrammen.
• Ett insatsområde har en särskild betydelse i denna specifika systemanalys och ska inte blandas samman med hur ett insatsområde definieras inom till exempel systemvetenskapen eller det regeringsuppdrag där arbetet har genomförts. I systemanalysen definierades ett insatsområde som ett område i ett orsaksdiagram där insatser kan bidra mest till att förändra livsmedelskonsumtionen i önskvärd riktning. Ett insatsområde kan vara en hävstång, en feedback-loop eller enskilda orsaker i orsaksdiagrammen.

Resultatet från systemanalysens första 6 steg med de tre delproblemen för området livsmedelskonsumtion redovisas under rubriken Presentation av systemanalyserna.

Orsaksdiagrammen tillsammans med det empiriska och evidensbaserade kunskapsunderlaget kan användas som grund för en systemdynamisk modellering för att utforska olika policyåtgärders påverkan på de delproblem som undersökts. Det har dock inte ingått att utforska detta i den här rapporten.

Systemdynamisk modellering är en kvantitativ metod som används för att studera och analysera komplexa system. I en särskild programvara kan man skapa en visuell representation av systemet med olika variabler och deras interaktioner. På Folkhälsomyndigheten använder vi bland annat programmet Vensim PLE. Genom att simulera hur de ingående variablerna påverkar varandra över tid kan man förutsäga systemets beteende och utforska olika scenarier. Systemdynamisk modellering är en iterativ process där man vid upprepade tillfällen behöver omdefiniera och avgränsa problemet, testa hypoteser, skapa orsaksdiagram (till exempel CLD) och utföra pålitlighetstester. Den slutgiltiga modellen bör uppfylla nödvändiga statistiska krav och kan vägleda beslutsfattare i komplexa problem (46).

Inom området livsmedelskonsumtion finns det få validerade systemdynamiska modeller som tar hänsyn till en bred uppsättning av olika drivkrafter och orsaker. Det finns två nyligen publicerade vetenskapliga artiklar som berör ungdomars konsumtion relaterad till övervikt och fetma som kan fungera som inspiration (47, 48).

I det här avsnittet presenterar vi resultatet för systemanalyserna av de tre delproblemen.

I tabell 1 presenterar vi de olika förutsättningarna för delproblemet Vi konsumerar för lite frukt, grönsaker och baljväxter (FGB).

I tabell 2 presenteras möjliga insatsområden som identifierats utifrån orsakssamband som har självförstärkande beteenden. Se även visuell presentation av orsaksdiagrammet i figur 3.

I systemanalysen identifierades två hävstänger, det vill säga orsaker som påverkar och påverkas av flera andra orsaker och därför har stor potential att påverka hela systemet.

Exponering för frukt, grönsaker och baljväxter (FGB)

• påverkar intentionen att köpa FGB och därmed ökar chansen att de också konsumeras
• påverkas av lönsamhet från FGB, marknadsföring av FGB, utbud av färdiga portionsrätter som består av FGB, variation av FGB samt vegotrender.

Attityder till och preferenser för att äta FGB

• påverkar intentionen att köpa FGB
• påverkas av tillgänglig tid, möjlighet att laga mat från grunden, vana att använda FGB i matlagningen, färdighet att laga mat med FGB samt intresse och medvetenhet om miljö och hälsa.

Det vetenskapliga stödet för orsakssambanden presenteras i bilaga 5.

Figur 3. Orsaksdiagram för konsumtion av för lite frukt, grönsaker och baljväxter i livsmedelsbutiker.

I tabell 3 presenterar vi de olika förutsättningarna för delproblemet Vi har ett för högt energiintag på grund av överkonsumtion och för stor konsumtion av energitäta och näringsfattiga livsmedel (ETNF).

I tabell 4 presenteras möjliga insatsområden som identifierats utifrån orsakssamband som har självförstärkande eller balanserande beteenden. Se även visuell presentation av orsaksdiagrammet i figur 4.

I systemanalysen identifierades tre hävstänger.

Lönsamhet från ETNF

• påverkar täthet av försäljningsställen, öppettider, reklam för ETNF samt hållbara affärsmodeller
• påverkas av konsumtion av ETNF och hållbara affärsmodeller.

Utbildning

• påverkar attityder till och preferenser för att äta ETNF, täthet av försäljningsställen, sysselsättning, förståelse för och omsättning av kunskap om näring och hälsa (mat- och hälsolitteracitet) samt konsumtion av ETNF.

Attityder till och preferenser för att äta ETNF

• påverkar intentionen att äta ETNF
• påverkas av reklam för ETNF, utbildning, förståelse för och omsättning av kunskap om näring samt hushållsbudgeten.

Det vetenskapliga stödet för orsakssambanden presenteras i bilaga 5.

Figur 4. Orsaksdiagram för högt energiintag på grund av överkonsumtion och för stor konsumtion av energitäta och näringsfattiga livsmedel.

I tabell 5 presenterar vi de olika förutsättningarna för delproblemet Vi konsumerar för mycket animaliska livsmedel, speciellt rött kött och charkprodukter (ARC).

I tabell 6 presenteras möjliga insatsområden som identifierats utifrån orsakssamband som har självförstärkande beteenden. Se även visuell presentation av orsaksdiagrammet i figur 5.

I systemanalysen identifierades fyra hävstänger.

Andelen kötträtter på menyn

• påverkar konsumtionen och lönsamheten
• påverkas av priset på kött, andelen krögare som är utbildade i vegetarisk matlagning, intentionen att köpa (konsument) och laga (ägare eller krögare) mat med kött och charkprodukter samt andelen kötträtter på menyn.

Priset på kött

• påverkar relativpriset på kötträtter, portionsstorleken, andelen kött per portion, andelen kötträtter på menyn och intentionen att köpa och laga mat med kött och charkprodukter.

Intentionen att köpa och laga mat med kött och charkprodukter

• påverkar konsumtionen och andelen kötträtter på menyn
• påverkas av attityder till och preferenser för kött och charkprodukter, maskulinitetsnormer, marknadsföring, pris på kött samt andelen kötträtter på menyn.

Attityder till och preferenser för kött

• påverkar intentionen att köpa och laga mat med kött och charkprodukter
• påverkas av undervisning om hållbar och hälsosam mat i skolan, köttnormer, vana att äta kött samt andelen krögare som är utbildade i vegetarisk matlagning.

Det vetenskapliga stödet för orsakssambanden presenteras i bilaga 5.

Figur 5. Orsaksdiagram för konsumtion av animaliska livsmedel, speciellt rött kött och charkprodukter.

Systemtänkandet kan hjälpa till att se det större sammanhanget, hur livsmedelssystemets enskilda delar samverkar för att skapa en större helhet, exempelvis hur samband mellan drivkrafter och insatser uppstår och förändras över tid och hur dessa samband tillsammans till exempel formar vår matmiljö.

Med systemanalytisk metod som verktyg kan vi illustrera ett system och göra det begripligt. Metoden kan till exempel hjälpa till att:

• få syn på och beskriva komplexiteten och oordningen
• synliggöra relationer genom att koppla ihop flera orsaker och orsakskedjor
• identifiera underliggande orsaker
• formulera nya hypoteser
• stödja utvecklingen av policyer, insatser eller utvärderingar.

Systemanalytisk metod är i grunden deltagarbaserad och möjliggör ett förutsättningslöst utforskande och utbyte av tankar och idéer. Det främjar på så vis ett högt engagemang från deltagarna. Det betyder bland annat att:

• deltagarna identifierar faktorer som är relevanta för dem
• deltagarna är experter
• deltagarna samskapar och det sker ett kontinuerligt och gemensamt lärande
• deltagarnas engagemang behövs i olika hög grad genom hela processen
• allas röster representeras i systemanalysen
• resultatet är kontextberoende.

För att illustrera och beskriva orsaksdiagram använde vi en metod som kallas causal loop diagram (CLD). Vi skapade orsaksdiagrammen i det webbaserade verktyget KUMU.

CLD används för att visualisera och tydliggöra relationer mellan två eller flera orsaker i ett orsakssamband. CLD fokuserar på förändring och inte på sannolikheter. Orsaker kan förändras i samma riktning (indikeras av en pil med ett plus-tecken) eller i motsatt riktning (indikeras av en pil med ett minus-tecken). Orsakssambandet A → + B läses ”när A ökar så ökar B” eller ”när A minskar så minskar B” medan orsakssambandet A → – B läses ”när A ökar så minskar B” eller ”när A minskar så ökar B”.

Förändringen kan ske direkt (momentant) eller efter en tid (med fördröjning). Fördröjning indikeras av en pil med två vertikalt genomslående streck. Orsakssambandet A → + B läses ”när A ökar så ökar B med fördröjning” eller ”när A minskar så minskar B med fördröjning”.

CLD fokuserar särskilt på självförstärkande beteenden i ett system och illustreras som cykliska orsakssamband, så kallade feedback-loopar, som betecknas A → B → A och läses ”A påverkar B och B påverkar A”. Feedback-loopar kan antingen förstärka eller motverka/balansera ett händelseförlopp i ett system. En förstärkande feedback-loop A → + B → + A betecknas med ett R (från engelska ”reinforcing”). Ett händelseförlopp som förstärks över tid antas inte göra det för alltid utan når sin kulmen efter en viss tid, exempelvis om systemet börjar anpassa sig till de omständigheter som triggade det förstärkande beteendet.

En motverkande/balanserande feedback-loop A → + B → – A betecknas med ett B (från engelska ”balancing”). Feedback-loopar kan också uppstå mellan orsaker i ett eller flera delsystem. I figur 6 utgörs feedback-loopen av orsakerna A, B, C och D. Orsakerna förändras i samma riktning vilket illustreras med A → + B, B → + C, C → + D, D → + A och läses ”när A ökar så ökar B” eller ”när A minskar så minskar B” och så vidare. Denna sorts feedback-loop förstärker ett skeende i ett system och betecknas med bokstaven R.

Figur 6. Ett cykliskt orsakssamband, så kallad feedback-loop, inom ett avgränsat delsystem (till vänster) eller mellan två avgränsade delsystem (till höger).

För att identifiera feedback-loopar och om de förstärker eller motverkar/balanserar ett händelseförlopp i ett system användes följande steg:

1. Om ”A påverkar B” och ”B påverkar A” så är detta ett cykliskt orsakssamband A → B → A och indikerar en feedback-loop.
2. Om ”A påverkar B” och ”B påverkar C” och ”C påverkar A” så är detta ett cykliskt orsakssamband A → B → C → A och indikerar en feedback-loop.
3. Rita ut hur ”A påverkar B” med pilar och plus- eller minus-tecken, A → + B eller A → – B. A → + B läses ”när A ökar så ökar B” eller ”när A minskar så minskar B”. A → – B läses ”när A ökar så minskar B” eller ”när A minskar så ökar B”.
4. Räkna alla minus-tecken i det cykliska orsakssambandet. Ett jämnt antal minustecken (inkluderar 0) indikerar en feedback-loop som förstärker ett händelseförlopp i ett system. Feedback-loopen får beteckningen R. Ett udda antal minustecken indikerar en feedback-loop som motverkar/balanserar ett händelseförlopp i ett system. Feedback-loopen får beteckningen B.

Företagens vinster från ETNF beror bland annat på företagens marknadsföring och är ett händelseförlopp som förenklat kan illustreras som ett cykliskt orsakssamband (figur 7). Sambandet beskrivs som en feedback-loop som förstärker händelseförloppet med tiden för att sedan ebba ut.

• När företagen ökar sin marknadsföring av ETNF (A) så ökar individens exponering för ETNF (B).
• När individens exponering för ETNF (B) ökar så ökar (spontan)konsumtionen av ETNF (C).
• När konsumtionen av ETNF (C) ökar så ökar företagens vinster på ETNF (D).
• När företagens vinster på ETNF (D) ökar så ökar företagens möjlighet att marknadsföra ETNF (A).

Givet riktade insatser kan man tänka sig att händelseförloppet motverkas (bromsas) och till och med rör sig i motsatt riktning. I detta fall kan man byta ut ordet ”ökar” mot ”minskar” i de 4 stegen ovan.

Figur 7. Ett cykliskt orsakssamband som illustrerar en förstärkande feedback-loop där företagens marknadsföring (A) ökar konsumtionen av energitäta och näringsfattiga livsmedel (C) med tiden. Efter en tid når marknadsföringen (A) sin kulmen vilket styrs av andra underliggande orsaker.

Konsumtionen av frukt, grönsaker och baljväxter behöver öka i befolkningen. Priser, efterfrågan och hushållens köpkraft är exempel på orsaker som kan påverka konsumtionen. Händelseförloppet kan förenklat illustreras som ett cykliskt orsakssamband (figur 8). Sambandet beskrivs som en feedback-loop där, till skillnad från föregående exempel, händelseförloppet är konstant över tid, det vill säga där konsumtionen pendlar mellan att öka och minska.

• I lågkonjunkturer så minskar efterfrågan på FGB bland annat genom det relativt höga priset på dessa livsmedel.
• När de relativa priserna på FGB (A) ökar så minskar hushållens köputrymme för dessa livsmedel (B), gram näring per SEK.
• När köputrymmet (B) minskar så prioriterar individen mättnad framför näring i allt högre utsträckning (C).
• En omprioritering mot billigare och oftast energitätare och näringsfattigare livsmedel sker (C) vilket minskar hushållens konsumtion av FGB (D). När konsumtionen av FGB (D) minskar så minskar efterfrågan och relativpriserna ökar ytterligare (A).
• Olika styrmedel (E) påverkar priset (A) som stimulerar konsumtion av FGB (D) så att den inte fortsätter att minska över tid.

Figur 8. Ett cykliskt orsakssamband som beskriver en balanserande feedback-loop där olika styrmedel (E) får konsumtionen av frukt, grönsaker och baljväxter (D) att pendla mellan att öka och minska över tid.

1. Clifford Astbury C, McGill E, Egan M, Penney TL. Systems thinking and complexity science methods and the policy process in non-communicable disease prevention: a systematic scoping review protocol. BMJ Open. 2021;11(9):e049878. DOI:10.1136/bmjopen-2021-049878.
2. Bagnall AM, Radley D, Jones R, Gately P, Nobles J, Van Dijk M, et al. Whole systems approaches to obesity and other complex public health challenges: a systematic review. BMC Public Health. 2019;19(1):8. DOI:10.1186/s12889-018-6274-z.
3. Carey G, Malbon E, Carey N, Joyce A, Crammond B, Carey A. Systems science and systems thinking for public health: a systematic review of the field. BMJ Open. 2015;5(12):e009002. DOI:10.1136/bmjopen-2015-009002.
4. Peters DH. The application of systems thinking in health: why use systems thinking? Health Res Policy Syst. 2014;12:51. DOI:10.1186/1478-4505-12-51.
5. Luke DA, Stamatakis KA. Systems science methods in public health: dynamics, networks, and agents. Annu Rev Public Health. 2012;33:357-76. DOI:10.1146/annurev-publhealth-031210-101222.
6. Trochim WM, Cabrera DA, Milstein B, Gallagher RS, Leischow SJ. Practical challenges of systems thinking and modeling in public health. Am J Public Health. 2006;96(3):538-46. DOI:10.2105/AJPH.2005.066001.
7. Jones AP, Homer JB, Murphy DL, Essien JDK, Milstein B, Seville DA. Understanding diabetes population dynamics through simulation modeling and experimentation. Am J Public Health. 2006;96(3):488-94. DOI:10.2105/Ajph.2005.063529.
8. Plum T. An introduction to general systems thinking, silver anniversary edition. J Acad Libr. 2001;27(6):485.
9. Kim DH. Introduction to Systems Thinking. Arcadia: Pegasus Communications Inc.; 1999.
10. HLPE. Nutrition and food systems. A report by the High Level Panel of Experts on Food Security and Nutrition of the Committee on World Food Security. Rome: HLPE; 2017. [citerad 2023-05-29]. Hämtad från: https://www.fao.org/3/i7846e/i7846e.pdf.
11. Naturvårdsverket. Konsumtionsbaserade växthusgasutsläpp per person och år. Stockholm: Naturvårdsverket; 2022. [citerad 2023-05-29]. Hämtad från: https://www.naturvardsverket.se/data-och-statistik/konsumtion/vaxthusgaser-konsumtionsbaserade-utslapp-per-person/.
12. Willett W, Rockstrom J, Loken B, Springmann M, Lang T, Vermeulen S, et al. Food in the Anthropocene: the EAT-Lancet Commission on healthy diets from sustainable food systems. Lancet. 2019;393(10170):447-92. DOI:10.1016/S0140-6736(18)31788-4.
13. Steinbach N, Palm, V, Cederberg, C, Finnveden, G, Persson, L, Persson, M, et al. Miljöpåverkan Från Svensk Konsumtion – Nya Indikatorer För Uppföljning: Slutrapport För Forskningsprojektet PRINCE. 6842. Stockholm: Naturvårdsverket; 2018.
14. Folkhälsomyndigheten. Mat, fysisk aktivitet, övervikt och fetma. 2023. [citerad 2023-06-28]. Hämtad från: https://www.folkhalsomyndigheten.se/livsvillkor-levnadsvanor/mat-fysisk-aktivitet-overvikt-och-fetma/.
15. Jordbruksverket. Livsmedelskonsumtion och näringsinnehåll: Uppgifter till och med 2016. JO 44. SM 1701. Jönköping: Jordbruksverket; 2017.
16. Nordiska ministerrådet. Nordic Nutrition Recommendations 2012: Integrating nutrition and physical activity. Nord 2014:002. Köpenhamn: Nordiska ministerrådet; 2014.
17. Livsmedelsverket. Kostråd. 2022. [citerad 2023-06-28]. Hämtad från: https://www.livsmedelsverket.se/matvanor-halsa--miljo/kostrad.
18. Andersson E, Welin K-O, Steen Carlsson K. Kostnader för fetma i Sverige idag och år 2030. Lund: Institutet för Hälso- och Sjukvårdsekonomi (IHE); 2018. [citerad 2023-05-29]. Hämtad från: https://ihe.se/wp-content/uploads/2018/06/IHE-Rapport-2018_3_.pdf.
19. Folkhälsomyndigheten. Folkhälsoenkäten Hälsa på lika villkor. Folkhälsodata. 2022. [citerad 2023-05-29]. Hämtad från: http://fohm-app.folkhalsomyndigheten.se/Folkhalsodata/pxweb/sv/A_Folkhalsodata/A_Folkhalsodata/.
20. Livsmedelsverket. Hur påverkar höjda matpriser konsumenternas köpbeteende? PM 2023. Uppsala: Livsmedelsverket; 2023 [citerad 2023-08-16]. Hämtad från: https://www.livsmedelsverket.se/globalassets/publikationsdatabas/pm/2023/pm-2023-hur-paverkar-hojda-matpriser-konsumenternas-kopbeteende.pdf.
21. Turner C, Aggarwal A, Walls H, Herforth A, Drewnowski A, Coates J, et al. Concepts and critical perspectives for food environment research: A global framework with implications for action in low- and middle-income countries. Glob Food Secur-Agr. 2018;18:93-101. DOI:10.1016/j.gfs.2018.08.003.
22. Swinburn B, Vandevijvere S, Kraak V, Sacks G, Snowdon W, Hawkes C, et al. Monitoring and benchmarking government policies and actions to improve the healthiness of food environments: a proposed Government Healthy Food Environment Policy Index. Obes Rev. 2013;14 Suppl 1:24-37. DOI:10.1111/obr.12073.
23. Zhang H, Yin L. A Meta-analysis of the Literature on the Association of the Social and Built Environment With Obesity: Identifying Factors in Need of More In-Depth Research. Am J Health Promot. 2019;33(5):792-805. DOI:10.1177/0890117118817713.
24. Nobles J, Summerbell C, Brown T, Jago R, Moore T. A secondary analysis of the childhood obesity prevention Cochrane Review through a wider determinants of health lens: implications for research funders, researchers, policymakers and practitioners. Int J Behav Nutr Phy. 2021;18(1). DOI:ARTN 2210.1186/s12966-021-01082-2.
25. Folkhälsomyndigheten. Matmiljö i Sverige - en kartläggande litteraturöversikt. 2023. [citerad 2023-09-15]. Hämtad från: https://www.folkhalsomyndigheten.se/publikationer-och-material/publikationsarkiv/m/matmiljo-i-sverige/?pub=125516.
26. Odoemena KG, Walters JP, Kleemann HM. A System Dynamics Model of Supply-Side Issues Influencing Beef Consumption in Nigeria. Sustainability-Basel. 2020;12(8). DOI:ARTN 324110.3390/su12083241.
27. Brown AD, Bolton KA, Clarke B, Fraser P, Lowe J, Kays J, et al. System dynamics modelling to engage community stakeholders in addressing water and sugar sweetened beverage consumption. Int J Behav Nutr Phy. 2022;19(1). DOI:ARTN 11810.1186/s12966-022-01363-4.
28. Gerritsen S, Renker-Darby A, Harre S, Rees D, Raroa DA, Eickstaedt M, et al. Improving low fruit and vegetable intake in children: Findings from a system dynamics, community group model building study. Plos One. 2019;14(8). DOI:ARTN e022110710.1371/journal.pone.0221107.
29. Waqa G, Moodie M, Snowdon W, Latu C, Coriakula J, Allender S, et al. Exploring the dynamics of food-related policymaking processes and evidence use in Fiji using systems thinking. Health Res Policy Sy. 2017;15. DOI:ARTN 7410.1186/s12961-017-0240-6.
30. Urwannachotima N, Hanvoravongchai P, Ansah JP. Sugar-sweetened Beverage Tax and Potential Impact on Dental Caries in Thai Adults: An Evaluation Using the Group Model Building Approach. Syst Res Behav Sci. 2019;36(1):87-99. DOI:10.1002/sres.2546.
31. Savona N, Macauley T, Aguiar A, Banik A, Boberska M, Brock J, et al. Identifying the views of adolescents in five European countries on the drivers of obesity using group model building. Eur J Public Health. 2021;31(2):391-6. DOI:10.1093/eurpub/ckaa251.
32. Friel S, Pescud M, Malbon E, Lee A, Carter R, Greenfield J, et al. Using systems science to understand the determinants of inequities in healthy eating. Plos One. 2017;12(11). DOI:ARTN e018887210.1371/journal.pone.0188872.
33. Jagustovic R, Zougmore RB, Kessler A, Ritsema CJ, Keesstra S, Reynolds M. Contribution of systems thinking and complex adaptive system attributes to sustainable food production: Example from a climate-smart village. Agr Syst. 2019;171:65-75. DOI:10.1016/j.agsy.2018.12.008.
34. Livsmedelsverket och samarbetspartner. Syntesarbete för ett hållbart livsmedelssystem. Livsmedelsverkets samarbetsrapport. S 2022 nr 02: Uppsala: Livsmedelsverket; 2022. [citerad 2023-04-25]. Hämtad från: https://www.livsmedelsverket.se/globalassets/publikationsdatabas/rapporter/2022/s-2022-nr-02-syntesarbete-for-ett-hallbart-livsmedelssystem.pdf.
35. Jordbruksverket. Livsmedelsstrategin och vårt uppdrag. 2022. [citerad 2023-08-16]. Hämtad från: https://jordbruksverket.se/mat-och-drycker/livsmedelsstrategi-for-sverige/livsmedelsstrategin-och-vart-uppdrag.
36. Livsmedelsverket. Sammanfattning av dialogmöten. Regeringsuppdraget Insatser för hållbar och hälsosam livsmedelskonsumtion. Livsmedelsverkets PM. Uppsala: Livsmedelsverket; 2022. [citerad 2023-06-28]. Hämtad från: https://www.livsmedelsverket.se/globalassets/om-oss/regeringsuppdrag/sammanfattning-fran-dialogmoten-med-organisationer-inom-ru-insatser-for-hallbar-och-halsosam-livsmedelskonsumtion.pdf.
37. Folkhälsomyndighetens och Livsmedelsverkets referensgrupp. [citerad 2023-06-28]. Hämtad från: https://www.folkhalsomyndigheten.se/livsvillkor-levnadsvanor/mat-fysisk-aktivitet-overvikt-och-fetma/mat/nationella-mal-for-hallbar-livsmedelskonsumtion/referensgrupp/.
38. Nationella mål för hållbar livsmedelskonsumtion. Folkhälsomyndigheten; 2023. [citerad 2023-06-28]. Hämtad från: https://www.folkhalsomyndigheten.se/livsvillkor-levnadsvanor/mat-fysisk-aktivitet-overvikt-och-fetma/mat/nationella-mal-for-hallbar-livsmedelskonsumtion/.
39. Kim DH. Systems Thinking Tools: A User's Reference Guide. Arcadia: Pegagus Communications Inc.; 2000.
40. Luna-Reyes LF, Martinez-Moyano IJ, Pardo TA, Cresswell AM, Andersen DF, Richardson GP. Anatomy of a group model-building intervention: building dynamic theory from case study research. Syst Dynam Rev. 2006;22(4):291-320. DOI:10.1002/sdr.349.
41. Brown A, Millar L, Hovmand PS, Kuhlberg J, Love P, Nagorcka-Smith P, et al. Learning to track systems change using causal loop diagrams. Obesity Research & Clinical Practice. 2019;13(1). DOI:https://doi.org/10.1016/j.orcp.2016.10.210.
42. Scriptapedia. Scripts for Using in Group Model Building Workshops. 2023. [citerad 2023-05-29]. Hämtad från: https://en.wikibooks.org/wiki/Scriptapedia.
43. KUMU. Relationship mapping software. 2023. [citerad 2023-05-31]. Hämtad från: https://kumu.io.
44. Haraldsson HV. Introduction to System Thinking and Causal Loop Diagram. Lund university: Department of Chemical Engineering; 2004.
45. MURAL. Tactivos, Inc. dba Mural, 2022-23. [citerad 2023-05-29]. Hämtad från: https://www.mural.co/.
46. Homer JB, Hirsch GB. System dynamics modeling for public health: background and opportunities. Am J Public Health. 2006;96(3):452-8. DOI:10.2105/ajph.2005.062059.
47. Romanenko E, Homer J, Fismen A-S, Rutter H, Lien N. Assessing policies to reduce adolescent overweight and obesity: Insights from a system dynamics model using data from the Health Behavior in School-Aged Children study. Obesity Reviews. 2023;24(S1):e13519. DOI:https://doi.org/10.1111/obr.13519.
48. Aguiar A, Önal F, Hendricks G, Blanchard L, Romanenko E, Fismen A-S, et al. Understanding the dynamics emerging from the interplay among poor mental wellbeing, energy balance-related behaviors, and obesity prevalence in adolescents: A simulation-based study. Obesity Reviews. 2023;24(S2):e13628. DOI:https://doi.org/10.1111/obr.13628.

Du som vill ta del av bilagorna kan beställa dessa som pdf via e-postadressen info@folkhalsomyndigheten.se.

Ange artikelnummer 23232 och publikationens titel Systemanalytisk metod tillämpad på området livsmedelskonsumtion.

Bilaga 1. Workshop för att identifiera möjliga orsaker till problemet

Bilaga 2. Kategorisering av identifierade orsaker

Bilaga 3. Workshop för att utveckla och validera systemanalysen

Bilaga 4. Validering av systemanalyser i vetenskaplig referensgrupp

Bilaga 5. Litteraturgenomgångar för orsakssambanden