The impact of cigarette smoking on life expectancy between 1980 and 2010: a global perspective
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Tobacco smoking is among the leading causes of preventable mortality worldwide. We assessed the impact of smoking on life expectancy worldwide between 1980 and 2010. METHODS: We retrieved cause-specific mortality data from the WHO Mortality Database by sex, year and age for 63 countries with high or moderate quality data (1980-2010). Using the time of the peak of the smoking epidemic by country, relative risks from the three waves of the Cancer Prevention Study were applied to calculate the smoking impact ratio and population attributable fraction. Finally, we estimated the potential gain in life expectancy at age 40 if smoking-related deaths in middle age (40-79 years) were eliminated. RESULTS: Currently, tobacco smoking is related to approximately 20% of total adult mortality in the countries in this study (24% in men and 12% in women). If smoking-related deaths were eliminated, adult life expectancy would increase on average by 2.4 years in men (0.1 in Uzbekistan to 4.8 years in Hungary) and 1 year in women (0.1 in Kyrgyzstan to 2.9 years in the USA). The proportion of smoking-related mortality among men has declined in most countries, but has increased in the most populous country in the world, that is, China from 4.6% to 7.3%. Increases in the impact of tobacco on life expectancy were observed among women in high-income countries. CONCLUSIONS: Recent trends indicate a substantial rise in the population-level impact of tobacco smoking on life expectancy in women and in middle-income countries. High-quality local data are needed in most low-income countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».