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Enregistrement W4226354946 · doi:10.1016/j.lanepe.2022.100325

Impact of introducing a minimum alcohol tax share in retail prices on alcohol-attributable mortality in the WHO European Region: A modelling study

2022· article· en· W4226354946 sur OpenAlexafffundabout
Maria Neufeld, Pol Rovira, Carina Ferreira‐Borges, Carolin Kilian, Franco Sassi, Aurelijus Veryga, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Europe · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchEuropean CommissionNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismWorld Health Organization
Mots-clésExciseUnit of alcoholWineConsumption (sociology)EconomicsAlcoholPurchasingAlcohol consumptionPurchasing powerAgricultural economicsBusinessDemographic economicsPublic economicsFood scienceMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Alcohol use and its burden constitute one of the largest public health challenges in the WHO European Region. Raising alcohol taxes is a cost-effective "best buy" measure to reduce alcohol consumption, but its implementation remains uneven. This paper provides an overview of existing tax structures in 50 countries and subregions of the Region, estimates their proportions of tax on retail prices of beer, wine, and spirits, and quantifies the number of deaths that could be averted annually if these tax shares were raised to a minimum level. Methods: Review of databases and statistical reports on taxes and mean retail prices of alcohol beverages in the Region. Affordability was calculated based on alcohol prices, adjusted for differences in purchasing power. Consumption changes and averted mortality were modelled assuming two scenarios. In Scenario 1, a minimum excise tax share level of 25% of the beverage-specific retail price was assumed for all countries. In Scenario 2, in addition to a minimum excise tax share level of 15% it was assumed that per unit of ethanol minimal retail prices were the same irrespective of alcoholic beverages (equalisation). Sensitivity analyses were conducted for different price elasticities. Findings: Alcohol is very affordable in the Region and alcohol taxes have clearly been under-utilized as a public health measure, constituting on average only 5·7%, 14·0% and 31·3% of the retail prices of wine, beer, and spirits, respectively. Tax shares were higher in the eastern part of the Region compared to the EU, where various countries did not have excise taxes on wine. Annually, the introduction of a minimum tax share of 25% (Scenario 1) could avert 40,033 (95% CI: 38,054-46,097) deaths in the WHO European Region (with 753,454,300 inhabitants older than 15 years of age). If a 15% tax share with equalisation were implemented (Scenario 2), 132,906 (95% CI: (124,691-151,674) deaths could be averted. All sensitivity analyses with different elasticities yielded outcomes close to those of the main analyses. Interpretation: Similar to tobacco taxes, increasing alcohol taxes should be considered to be a health-based measure aimed at saving lives. Many countries have hesitated to apply higher taxes to alcohol, but the present results show a clear health benefit as a result of implementing a minimum tax share. Funding: This work was supported by the National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism (1R01AA028224) and the Canadian Institutes of Health Research, Institute of Neurosciences, and Mental Health and Addiction (SMN-13950).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,007
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,238
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,155 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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