Beneficios del impuesto a los cigarros en México: análisis por sexo y quintil de ingreso
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Estimate economic and health benefits, by sex and income quintile, of tax-based cigarette price increases in Mexico. Methods: An extended cost-effectiveness analysis (ECEA) model was used to estimate distributional benefits for women and men in the scenario of a 44% increase in the price of cigarettes (from 56.4 Mexican pesos [MX$] to MX$81.2 per pack), as a result of tripling the current specific excise tax (from MX$0.49/cigarette to MX$1.49/cigarette). The model was calibrated with official national information sources. Results: With a tax increase of one peso per cigarette, about 1.5 million smokers would quit (351 300 women and 1.1 million men). This would prevent approximately 630 000 smoking-attributable premature deaths. Reducing the burden of disease would save the health sector close to MX$42.8 billion and prevent more than 250 000 people (including 50 200 women smokers) from falling into poverty. It would also result in an additional MX$16.2 billion in revenue per year, of which the lowest income quintile would contribute less than 3% (1% for low-income women). Conclusions: The tobacco epidemic has clearly differentiated patterns between women and men, reflecting a gender component. While the tobacco tax in Mexico would have great benefits with respect to the current state of the epidemic, this could also contribute to the broader goal of social justice by reducing gender inequities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».