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Enregistrement W4402897974 · doi:10.1055/s-0044-1790407

Können höhere Alkoholsteuern zu einer Verringerung der alkoholbedingten gesundheitlichen Ungleichheit beitragen? Ergebnisse einer Mikrosimulationsstudie

2024· article· de· W4402897974 sur OpenAlexaff
Carolin Kilian, Charlotte Probst, Charlotte Buckley, Jürgen Rehm, William C. Kerr

Notice bibliographique

RevueSuchttherapie · 2024
Typearticle
Languede
DomaineDecision Sciences
Thématiquedemographic modeling and climate adaptation
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hintergrund und Fragestellung: Verbrauchssteuern auf alkoholische Getränke zählen zu den von der Weltgesundheitsorganisation als kosteneffektiv empfohlenen Maßnahmen. Beobachtungsstudien legen nahe, dass Alkoholsteuern nicht nur die alkoholbedingte Krankheitslast auf Bevölkerungsebene verringern, sondern auch zum Abbau gesundheitlicher Ungleichheit zwischen Personen mit niedrigem und hohem sozioökonomischem Status (SÖS) beitragen können. Die vorliegende Studie überprüft diese Hypothese erstmals mit Hilfe eines innovativen Mikrosimulationsmodells. Methoden/Erläuterung des Versorgungsprojektes: In einem dynamischen Computermodell simulieren wir Alkoholkonsum auf individueller Ebene für die Jahre 2000 bis 2019. Die synthetische Population repräsentiert die erwachsene US-Bevölkerung entsprechend ihrer Verteilung nach Geschlecht, Alter (18-79), ethnischer Zugehörigkeit und Bildungsabschluss (Indikator für SÖS). Das Sterberisiko jeder simulierten Person wird auf der Grundlage von Risikofunktionen für zehn alkoholbedingte Todesursachen modelliert. Die Modellparameter werden mit Hilfe eines Bayes’schen Ansatzes kalibriert. Um die Auswirkungen einer einmaligen Erhöhung der Alkoholsteuern auf die durch Alkoholkonsum verlorenen Lebensjahre getrennt nach Geschlecht und Bildungsgruppe zu untersuchen, werden kontrafaktische Szenarien mit verschiedenen Steuererhöhungen im Jahr 2015 berechnet. Ergebnisse/Erfahrungen, Erwartungen: Vorläufige Ergebnisse deuten darauf hin, dass in Szenarien mit höherer Alkoholsteuer ein geringerer Verlust in den Lebensjahren aufgrund von Alkoholkonsum zu beobachten ist. Das Ausmaß der gewonnenen Lebensjahre variiert zwischen den Bildungsgruppen, wobei die Gruppe mit dem niedrigsten Bildungsabschluss die größten Gewinne aufzeigt. Diese positiven Effekte höherer Alkoholsteuern flachen in den Jahren nach der einmaligen Intervention ab. Diskussion und Schlussfolgerung: Die Mikrosimulation ermöglicht es, die Auswirkungen höherer Alkoholsteuern auf den Alkoholkonsum und die alkoholbedingte Krankheitslast in verschiedenen Bevölkerungsgruppen zu untersuchen. Das Computermodell trägt so zu einem besseren Verständnis der Wirkungsmechanismen alkoholpolitischer Maßnahmen bei und bietet Einblicke in deren Auswirkungen auf die gesundheitliche Ungleichheit. Die Erkenntnisse lassen sich auf andere Länder übertragen und sind für Deutschland als Hochkonsumland mit liberaler Alkoholpolitik von großer Bedeutung. Offenlegung von Interessenskonflikten sowie Förderungen: Ich und die Koautorinnen und Koautoren erklären, dass während der letzten 3 Jahre keine wirtschaftlichen Vorteile oder persönlichen Verbindungen bestanden, welche die Arbeit zum eingereichten

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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