Modelling Potential Health Gains and Health System Savings Associated with Vaporised Nicotine Products in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To model population-wide health and cost impacts of vaporised nicotine products (VNPs) use among Canadian adults 20 years and older from 2015-2095. METHODS: A multi-state lifetable model was used to project potential changes in life expectancy and health-system costs, overall and by province/territory. The simulated population was divided into 68 cohorts by sex, ethnicity, and 5-year age groups. Each year, individuals could either remain in their current state, or transition to one of six smoking/vaping states. Input parameters were extracted or estimated using data from Statistics Canada and literature. Three scenarios were modelled to reflect a range of uncertainty: Status Quo (“SQ”, VNPs commercialised as they are currently in Canada); No-Vaping (“NV”, assuming VNPs never entered the Canadian market); and a Pro-Switching Policy (“PSP”, assuming increased VNP prevalence). RESULTS: Compared to NV, SQ projected to increase life-years by 922,547, while PSP increased them further (+718,137). SQ projected a C$39.0 billion reduction in cumulative lifetime costs compared to NV; PSP would further reduce them by C$30.4 billion. Statistical variability was assessed using sensitivity analyses on input parameters, and Monte-Carlo simulations. CONCLUSIONS: Accessibility to VNPs in Canada was projected to generate net public-health gains and health-system cost savings. These projected health and economic consequences are sensitive to assumptions about accessibility and use by adult smokers and may vary by type of policy environment.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».