Fewer Cancer Cases in 4 Countries of the WHO European Region in 2018 through Increased Alcohol Excise Taxation: A Modelling Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Prevention of cancer has been identified as a major public health priority for Europe, and alcohol is a leading risk factor for various types of cancer. This contribution estimates the number of cancer cases that could have potentially been averted in 2018 in 4 European countries if an increase in alcohol excise taxation had been applied. METHODS: Current country and beverage-specific excise taxation of 4 member states of the WHO European Region (Germany, Italy, Kazakhstan, and Sweden) was used as a baseline, and the potential impacts of increases of 20, 50, and 100% to current excise duties were modelled. A sensitivity analysis was performed, replacing the current tax rates in the 4 countries by those levied in Finland. The resulting increase in tax was assumed to be fully incorporated into the consumer price, and beverage-specific price elasticities of demand were obtained from meta-analyses, assuming less elasticity for heavy drinkers. Model estimates were applied to cancer incidence rates for the year 2018. RESULTS: In the 4 countries, >35,000 cancer cases in 2018 were caused by alcohol consumption, with the highest rate of alcohol-attributable cancers recorded in Germany and the lowest in Sweden. An increase in excise duties on alcohol would have significantly reduced these numbers, with between 3 and 7% of all alcohol-attributable cancer cases being averted if taxation had been increased by 100%. If the 4 countries were to adopt an excise taxation level equivalent to the one currently imposed in Finland, an even higher proportion of alcohol-attributable cancers could be avoided, with Germany alone experiencing 1,600 fewer cancer cases in 1 year. DISCUSSION/CONCLUSION: Increasing excise duties can markedly reduce cancer incidence in European countries.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».