Health, economic and social burden of tobacco in Latin America and the expected gains of fully implementing taxes, plain packaging, advertising bans and smoke-free environments control measures: a modelling study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the tobacco-attributable burden on disease, medical costs, productivity losses and informal caregiving; and to estimate the health and economic gains that can be achieved if the main tobacco control measures (raising taxes on tobacco, plain packaging, advertising bans and smoke-free environments) are fully implemented in eight countries that encompass 80% of the Latin American population. DESIGN: Markov probabilistic microsimulation economic model of the natural history, costs and quality of life associated with the main tobacco-related diseases. Model inputs and data on labour productivity, informal caregivers' burden and interventions' effectiveness were obtained through literature review, surveys, civil registrations, vital statistics and hospital databases. Epidemiological and economic data from January to October 2020 were used to populate the model. FINDINGS: In these eight countries, smoking is responsible each year for 351 000 deaths, 2.25 million disease events, 12.2 million healthy years of life lost, US$22.8 billion in direct medical costs, US$16.2 billion in lost productivity and US$10.8 billion in caregiver costs. These economic losses represent 1.4% of countries' aggregated gross domestic products. The full implementation and enforcement of the four strategies: taxes, plain packaging, advertising bans and smoke-free environments would avert 271 000, 78 000, 71 000 and 39 000 deaths, respectively, in the next 10 years, and result in US$63.8, US$12.3, US$11.4 and US$5.7 billions in economic gains, respectively, on top of the benefits being achieved today by the current level of implementation of these measures. CONCLUSIONS: Smoking represents a substantial burden in Latin America. The full implementation of tobacco control measures could successfully avert deaths and disability, reduce healthcare spending and caregiver and productivity losses, likely resulting in large net economic benefits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».