Health burden and economic costs of smoking in Chile: The potential impact of increasing cigarettes prices
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, tobacco consumption continues to cause a huge burden of preventable diseases. Chile has been leading the tobacco burden ranking in the Latin American region for the last ten years; it has currently a 33. 3% prevalence of current smokers. METHODS: A microsimulation economic model was developed within the framework of a multi-country project in order to estimate the burden attributable to smoking in terms of morbidity, mortality, disability-adjusted life-years (DALYs), and direct costs of care. We also modelled the impact of increasing cigarettes' taxes on this burden. RESULTS: In Chile, 16,472 deaths were attributable to smoking in 2017, which represent around 16% of all deaths. This burden corresponds to 416,445 DALYs per year. The country's health system spends 1.15 trillion pesos annually (in Dec 2017 CLP, approx. U$D 1.8 billion) in health care treatment of illnesses caused by smoking. If the price of tobacco cigarettes was to be raised by 50%, around 13,665 deaths and 360,476 DALYs from smoking-attributable diseases would be averted in 10 years, with subsequent savings on health care costs, and increased tax revenue collection. In Chile, the tobacco tax collection does not fully cover the direct healthcare costs attributed to smoking. CONCLUSION: Despite a reduction observed on smoking prevalence between 2010 (40.6%) and 2017 (33.3%), this study shows that the burden of disease, and the economic toll due to smoking, remain high. As we demonstrate, a rise in the price of cigarettes could lead to a significant reduction of this burden, averting deaths and disability, and reducing healthcare spending.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».