How many alcohol-attributable deaths and hospital admissions could be prevented by alternative pricing and taxation policies? Modelling impacts on alcohol consumption, revenues and related harms in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In 2017, Canada increased alcohol excise taxes for the first time in over three decades. In this article, we describe a model to estimate various effects of additional tax and price policies that are predicted to improve health outcomes. METHODS: We obtained alcohol sales and taxation data for 2016/17 for all Canadian jurisdictions from Statistics Canada and product-level sales data for British Columbia. We modelled effects of alternative price and tax policies - revenue-neutral taxes, inflation-adjusted taxes and minimum unit prices (MUPs) - on consumption, revenues and harms. We used published price elasticities to estimate impacts on consumption and revenue and the International Model for Alcohol Harms and Policies (InterMAHP) to estimate impacts on alcohol-attributable mortality and morbidity. RESULTS: Other things being equal, revenue-neutral alcohol volumetric taxes (AVT) would have minimal influence on overall alcohol consumption and related harms. Inflation-adjusted AVT would result in 3.83% less consumption, 329 fewer deaths and 3762 fewer hospital admissions. A MUP of $1.75 per standard drink (equal to 17.05mL ethanol) would have reduced consumption by 8.68% in 2016, which in turn would have reduced the number of deaths by 732 and the number of hospitalizations by 8329 that year. Indexing alcohol excise taxes between 1991/92 and 2016/17 would have resulted in the federal government gaining approximately $10.97 billion. We estimated this could have prevented 4000-5400 deaths and 43 000-56 000 hospitalizations. CONCLUSION: Improved public health outcomes would be made possible by (1) increasing alcohol excise tax rates across all beverages to compensate for past failures to index rates, and (2) setting a MUP of at least $1.75 per standard drink. While reducing alcohol-caused harms, these tax policies would have the added benefit of increasing federal government revenues.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».