Modelling the potential impact of a sugar-sweetened beverage tax on stroke mortality, costs and health-adjusted life years in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stroke poses a growing human and economic burden in South Africa. Excess sugar consumption, especially from sugar-sweetened beverages (SSBs), has been associated with increased obesity and stroke risk. Research shows that price increases for SSBs can influence consumption and modelling evidence suggests that taxing SSBs has the potential to reduce obesity and related diseases. This study estimates the potential impact of an SSB tax on stroke-related mortality, costs and health-adjusted life years in South Africa. METHODS: A proportional multi-state life table-based model was constructed in Microsoft Excel (2010). We used consumption data from the 2012 South African National Health and Nutrition Examination Survey, previously published own and cross price elasticities of SSBs and energy balance equations to estimate changes in daily energy intake and BMI arising from increased SSB prices. Stroke relative risk, and prevalent years lived with disability estimates from the Global Burden of Disease Study and modelled disease epidemiology estimates from a previous study, were used to estimate the effect of the BMI changes on the burden of stroke. RESULTS: Our model predicts that an SSB tax may avert approximately 72 000 deaths, 550 000 stroke-related health-adjusted life years and over ZAR5 billion, (USD400 million) in health care costs over 20 years (USD296-576 million). Over 20 years, the number of incident stroke cases may be reduced by approximately 85 000 and prevalent cases by about 13 000. CONCLUSIONS: Fiscal policy has the potential, as part of a multi-faceted approach, to mitigate the growing burden of stroke in South Africa and contribute to the achievement of the target set by the Department of Health to reduce relative premature mortality (less than 60 years) from non-communicable diseases by the year 2020.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».