Impact of waterpipe tobacco taxation on consumption, government revenue and premature deaths averted in Jordan, Lebanon and Palestine: a simulation study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite the high prevalence of waterpipe tobacco smoking in the Eastern Mediterranean region, evidence supporting its fiscal measures is limited. We modelled the impact of waterpipe tobacco-specific excise taxes on consumption, government revenue and premature deaths averted in Jordan, Lebanon and Palestine. METHODS: We developed a simulation model using country-specific and market share-specific price, consumption and price elasticity data from WHO, UN Comtrade and nationally representative surveys. We modelled increases to specific excise taxes to meet a 35.9% tax burden on 20 g of waterpipe tobacco in Lebanon and Jordan, in line with the global average, and to double government revenues from excise duties in Palestine, which has surpassed this average. RESULTS: taxes) and $2.39 ($1.72-$4.11) in Palestine per 20 g of waterpipe tobacco. Government revenue increased by $126.3 million in Jordan, $53.8 million in Lebanon and $162.4 million in Palestine while waterpipes smoked decreased by 32.4% in Jordan, 71.0% in Lebanon and 16.3% in Palestine. The corresponding numbers of premature deaths averted annually were approximately 162 000; 1 000 000; and 52 000. DISCUSSION: Increases in waterpipe tobacco-specific excise taxes substantially reduce smoking and increase government revenue and averted premature deaths in Jordan, Lebanon and Palestine. This has positive implications for both public health and financing and should be considered a policy priority.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».