Direct and indirect costs of smoking in Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the direct and indirect costs of active smoking in Vietnam. METHOD: A prevalence-based disease-specific cost of illness approach was utilised to calculate the costs related to five smoking-related diseases: lung cancer, cancers of the upper aerodigestive tract, chronic obstructive pulmonary disease, ischaemic heart disease and stroke. Data on healthcare came from an original survey, hospital records and official government statistics. Morbidity and mortality due to smoking combined with the average per capita income were used to calculate the indirect costs of smoking by applying the human capital approach. The smoking-attributable fraction was calculated using the adjusted relative risk values from phase II of the American Cancer Society Cancer Prevention Study (CPS-II). Costs were classified as personal, governmental and health insurance costs. RESULTS: The total economic cost of smoking in 2011 was estimated at 24 679.9 billion Vietnamese dong (VND), equivalent to US$1173.2 million or approximately 0.97% of the 2011 gross domestic product. The direct costs of inpatient and outpatient care reached 9896.2 billion VND (US$470.4 million) and 2567.2 billion VND (US$122.0 million), respectively. The government's contribution to these costs was 4534.3 billion VND (US$215.5 million), which was equivalent to 5.76% of its 2011 healthcare budget. The indirect costs (productivity loss) due to morbidity and mortality were 2652.9 billion VND (US$126.1 million) and 9563.5 billion VND (US$454.6 million), respectively. These indirect costs represent about 49.5% of the total costs of smoking. CONCLUSIONS: Tobacco consumption has large negative consequences on the Vietnamese economy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».