Estimating the Population Health Impact of Recently Introduced Modified Risk Tobacco Products: A Comparison of Different Approaches
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Various approaches have been used to estimate the population health impact of introducing a Modified Risk Tobacco Product (MRTP). AIMS AND METHODS: We aimed to compare and contrast aspects of models considering effects on mortality that were known to experts attending a meeting on models in 2018. RESULTS: Thirteen models are described, some focussing on e-cigarettes, others more general. Most models are cohort-based, comparing results with or without MRTP introduction. They typically start with a population with known smoking habits and then use transition probabilities either to update smoking habits in the "null scenario" or joint smoking and MRTP habits in an "alternative scenario". The models vary in the tobacco groups and transition probabilities considered. Based on aspects of the tobacco history developed, the models compare mortality risks, and sometimes life-years lost and health costs, between scenarios. Estimating effects on population health depends on frequency of use of the MRTP and smoking, and the extent to which the products expose users to harmful constituents. Strengths and weaknesses of the approaches are summarized. CONCLUSIONS: Despite methodological differences, most modellers have assumed the increase in risk of mortality from MRTP use, relative to that from cigarette smoking, to be very low and have concluded that MRTP introduction is likely to have a beneficial impact. Further model development, supplemented by preliminary results from well-designed epidemiological studies, should enable more precise prediction of the anticipated effects of MRTP introduction. IMPLICATIONS: There is a need to estimate the population health impact of introducing modified risk nicotine-containing products for smokers unwilling or unable to quit. This paper reviews a variety of modeling methodologies proposed to do this, and discusses the implications of the different approaches. It should assist modelers in refining and improving their models, and help toward providing authorities with more reliable estimates.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».