MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2178503434 · doi:10.1093/pubmed/fdv163

The association between taxation increases and changes in alcohol consumption and traffic fatalities in Thailand

2015· article· en· W2178503434 sur OpenAlexafffund
Bundit Sornpaisarn, Kevin D. Shield, Joanna E Cohen, Robert Schwartz, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchThai Health Promotion FoundationCentre for Addiction and Mental Health
Mots-clésExcisePer capitaAlcohol consumptionConfidence intervalAlcoholConsumption (sociology)Environmental healthCase fatality rateMedicineDemographyPoison controlEconomicsInternal medicinePopulationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2005, 2007 and 2009, alcohol taxation rates changed in Thailand. It is unknown if these changes are associated with alcohol consumption and traffic fatality rates. Using monthly data from October 2004 to September 2011, we examined the relationship between alcohol taxation rate changes adjusted for inflation and changes in adult per capita consumption of alcohol (data obtained from the Excise Department) and the rate of traffic fatalities (data obtained from the National Police Institute). Only the taxation increase in 2009 was significantly associated with an immediate and sustained reduction of 0.38 (95% confidence interval (CI): 0.24–0.52) fatalities per 100 000 people per 30 days. The 2005, 2007 and 2009 taxation increases were associated with immediate and sustained reductions of 0.07 (95% CI: 0.04–0.09), 0.06 (95% CI: 0.02–0.10) and 0.05 (95% CI: 0.01–0.09) litres of pure alcohol consumption per capita per 30 days, respectively. This is the first study to examine the impact of taxation on alcohol-related harms in a low- to middle-income country. Taxation changes were associated with reductions in the rate of traffic fatalities and in alcohol consumption; however, reductions of traffic fatalities were not always significant.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,249
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,162 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Public HealthMême sujetAlcohol Consumption and Health EffectsTravaux en français237 207