Spatial, temporal, and demographic patterns in prevalence of smoking tobacco use and attributable disease burden in 204 countries and territories, 1990–2019: a systematic analysis from the Global Burden of Disease Study 2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ending the global tobacco epidemic is a defining challenge in global health. Timely and comprehensive estimates of the prevalence of smoking tobacco use and attributable disease burden are needed to guide tobacco control efforts nationally and globally. METHODS: We estimated the prevalence of smoking tobacco use and attributable disease burden for 204 countries and territories, by age and sex, from 1990 to 2019 as part of the Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study. We modelled multiple smoking-related indicators from 3625 nationally representative surveys. We completed systematic reviews and did Bayesian meta-regressions for 36 causally linked health outcomes to estimate non-linear dose-response risk curves for current and former smokers. We used a direct estimation approach to estimate attributable burden, providing more comprehensive estimates of the health effects of smoking than previously available. FINDINGS: Globally in 2019, 1·14 billion (95% uncertainty interval 1·13-1·16) individuals were current smokers, who consumed 7·41 trillion (7·11-7·74) cigarette-equivalents of tobacco in 2019. Although prevalence of smoking had decreased significantly since 1990 among both males (27·5% [26·5-28·5] reduction) and females (37·7% [35·4-39·9] reduction) aged 15 years and older, population growth has led to a significant increase in the total number of smokers from 0·99 billion (0·98-1·00) in 1990. Globally in 2019, smoking tobacco use accounted for 7·69 million (7·16-8·20) deaths and 200 million (185-214) disability-adjusted life-years, and was the leading risk factor for death among males (20·2% [19·3-21·1] of male deaths). 6·68 million [86·9%] of 7·69 million deaths attributable to smoking tobacco use were among current smokers. INTERPRETATION: In the absence of intervention, the annual toll of 7·69 million deaths and 200 million disability-adjusted life-years attributable to smoking will increase over the coming decades. Substantial progress in reducing the prevalence of smoking tobacco use has been observed in countries from all regions and at all stages of development, but a large implementation gap remains for tobacco control. Countries have a clear and urgent opportunity to pass strong, evidence-based policies to accelerate reductions in the prevalence of smoking and reap massive health benefits for their citizens. FUNDING: Bloomberg Philanthropies and the Bill & Melinda Gates Foundation.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».