Return on investment of Canadian tobacco control policies implemented between 2001 and 2016
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the return on investment (ROI) associated with tobacco control policies implemented between 2001 and 2016 in Canada. METHODS: Canadian expenditures on tobacco policies were collected from government sources. The economic benefits considered in our analyses (decrease in healthcare costs, productivity costs and monetised life years lost, as well as tax revenues) were based on the changes in smoking prevalence and attributable deaths derived from the SimSmoke simulation model for the period 2001-2016. The net economic benefit (monetised benefits minus expenditures) and ROI associated with these policies were determined from the government and societal perspectives. Sensitivity analyses were conducted to check the robustness of the result. Costs were expressed in 2019 Canadian dollars. RESULTS: The total of provincial and federal expenditures associated with the implementation of tobacco control policies in Canada from 2001 through 2016 was estimated at $2.4 billion. Total economic benefits from these policies during that time were calculated at $49.2 billion from the government perspective and at $54.2 billion from the societal perspective. The corresponding ROIs were $19.8 and $21.9 for every dollar invested. Sensitivity analyses yielded ROI values ranging from $16.3 to $28.3 for every dollar invested depending on the analyses and perspective. CONCLUSIONS: This analysis has found that the costs to implement the Canadian tobacco policies between 2001 and 2016 were far outweighed by the monetised value associated with the benefits of these policies, making a powerful case for the investment in tobacco control policies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».