Assessing the Fiscal Burden of Obesity in Canada by Applying a Public Economic Framework
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Rising obesity prevalence is a health priority for many governments because of its impact on population health and economic consequences. We sought to estimate the broader consequences of obesity in Canada by applying a government perspective framework that captures lost tax revenues and increased government spending on social benefit programs. METHODS: An age-specific prevalence-based model was built to quantify the fiscal burden of disease for government attributed to people living with obesity. The model was populated with age-specific wages, employment activity and government benefits received to estimate taxes and transfer costs. A targeted literature search was conducted to identify modifiers of employment status, wages and disability status attributed to people with obesity, and applied to employment and epidemiological projections which enabled us to estimate government costs and tax losses. Government tax revenue and costs attributed to obesity were projected over a 10-year period and discounted at 3%. RESULTS: The fiscal burden of obesity in Canada is estimated at CAD$22,974 million (2021). This figure consists of obesity-attributed revenue losses of CAD$9404 million from direct taxes due to decreased employment activity and CAD$2374 million from indirect tax revenue losses due to reduced consumption taxes. Healthcare costs are estimated at CAD$7881 million annually and disability costs of CAD$3686 million annually. This fiscal burden of disease distributed amongst taxpayers in 2021 is estimated to be CAD$752 per capita. We estimate for every 1% reduction in obesity prevalence, CAD$229.7 million net fiscal gains can be achieved annually. CONCLUSIONS: Obesity is associated with substantial clinical and economic burden not only to the healthcare system but also to wider government budgets as demonstrated using fiscal analysis. Reductions in obesity prevalence are likely to have positive fiscal gains for government from reduced spending on public benefits and increased tax revenue attributed to employment changes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».