Economic research in waterpipe tobacco smoking: reflections on data, demand, taxes, equity and health modelling
Notice bibliographique
Résumé
Economic evaluation of tobacco control policies is common in high-income settings and mainly focuses on cigarette smoking. Evidence suggests that increasing the excise tax of tobacco products is a consistently effective tool for reducing tobacco use and is an efficient mechanism for increasing government revenues. However, less research has been conducted in low/middle-income countries where other tobacco forms are common. This paper presents insights from our work on the economics of waterpipe tobacco smoking conducted in the Eastern Mediterranean Region where waterpipe smoking originated and is highly prevalent. The specific areas related to economics of waterpipe smoking considered herein are: price elasticity, taxation, government revenue, expenditure and healthcare costs. This paper aims to provide practical guidance for researchers investigating the economics of waterpipe tobacco with potential implications for other novel tobacco products. We present lessons learnt across five thematic areas: data, demand, taxes, equity and health modelling. We also highlight knowledge gaps to be addressed in future research. Research implications include designing comprehensive assessment tools that investigate heterogeneity in waterpipe smoking patterns; accounting for cross-price elasticity of demand with other tobacco products; exploring the change in waterpipe tobacco smoking in response to a tax increase and analysing the equity impact of waterpipe tobacco control interventions.
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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 | 0,015 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».