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Enregistrement W4410908216 · doi:10.1093/ntr/ntaf117

Modeling the Impact of Smoking on Mortality in Argentina From 2000 to 2100. A Maximum Potential Reduction in Premature Mortality Analysis

2025· article· en· W4410908216 sur OpenAlexaff
María Victoria Salgado, Pianpian Cao, Jihyoun Jeon, Luz María Sánchez‐Romero, Theodore R. Holford, David T. Levy, Jamie Tam, Raúl Méjía

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInsurance, Mortality, Demography, Risk Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTobacco controlDemographyPsychological interventionSmoking prevalenceLife expectancyEnvironmental healthYears of potential life lostStatus quoCohortCigarette smokingSmoking cessationBurden of diseaseMortality ratePublic healthPopulationSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In Argentina, 23% of adults smoke; the future burden of smoking on mortality in the country is unknown. We estimate future smoking-attributable mortality if current smoking trends continue and compare this with an ideal scenario in which all smoking ceases in 2024. AIMS AND METHODS: We developed a discrete deterministic compartmental simulation model of cigarette smoking by birth cohort in Argentina. The model was validated against observed sex-specific adult smoking prevalence. We then simulated smoking prevalence, smoking-attributable deaths (SADs), and life-years lost (LYL) from 2000 to 2100 under a Status Quo scenario, where future smoking prevalence follows current trends. Additionally, we modeled an ideal scenario where all smoking ceases starting in 2024. We calculated the Maximum Potential Reduction in Premature Mortality (MPRPM) as the LYL difference between the two scenarios from 2024 to 2100. RESULTS: The model adequately reproduces observed smoking prevalence in Argentina. Approximately 55,700 SADs are estimated to occur in 2024. Under the Status Quo, over 4 million deaths due to smoking and around 79 million LYL would occur from 2000 to 2100. If all smoking had ceased in 2024, 49 million LYL due to smoking would still occur, resulting in an MPRPM of 30 million years, about 38% of the expected burden. CONCLUSIONS: Argentina faces a significant smoking-attributable mortality burden this century, with a substantial portion already unavoidable due to past smoking. Further tobacco control interventions, however, could still considerably reduce premature deaths and years of life lost. Prompt action is needed to realize these potential health gains. IMPLICATIONS: This modeling study provides an estimation of the future burden of smoking-attributable mortality in Argentina and highlights the maximum potential health benefits if all smoking would cease by 2024. While a portion of smoking-related mortality is unavoidable due to past smoking, the results show that further tobacco control interventions could still prevent a substantial number of premature deaths and life-years lost. These findings underscore the need for continued public health efforts to reduce smoking rates and mitigate its long-term effects on population health.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,369 · 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
Publié2025
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