Alcohol taxation, alcohol consumption and cancers in Lithuania: A case study
Notice bibliographique
Résumé
Aims: The aim of this contribution was to estimate the impact of the last significant alcohol taxation increase in Lithuania in 2017 on alcohol consumption, incident cancer cases, and cancer mortality, as well as the number of cancer outcomes that could have potentially been averted in 2018 had larger increases in alcohol excise taxation been applied. Design: Statistical modelling was used to estimate the change in alcohol per capita consumption following the tax increase, and alcohol-attributable fraction methodology was then used to estimate the associated cancer incidence and mortality. Potential increases of current excise duties were modelled in two steps. First, beverage-specific price elasticities of demand were used to predict the associated decreases in consumption and cancer outcomes, and second, the outcomes arising from the actual numbers and the modelled numbers were compared. Method: Data were taken from the following sources: alcohol consumption data from Statistics Lithuania and the WHO, cancer data from the International Agency of Research on Cancer, and risk relations and elasticities of demand from published meta-analyses. Results: A total of 15,857 new cancer cases (8,031 in women and 7,826 in men) and 8,534 cancer deaths (3,757 in women and 4,777 in men) were recorded in Lithuania in 2018. Using the attributable fraction methodology, we estimate that 4.8% of 761 of these new cancer cases were attributable to alcohol use (284 in women; 477 in men), as well as 5.5% or 466 cancer deaths (115 in women; 351 in men). With the taxation increase of 2017, 45 new cases and 24 deaths will be averted over the next 10 years. Further taxation increases of 100% could double the number of new cancer cases averted or saved. Conclusion: In a high-consumption European country like Lithuania, alcohol use is an important and avoidable risk factor for cancer. Taxation is an important measure to reduce the alcohol-attributable cancer burden.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».