The potential for tobacco control to reduce PBS costs for smoking‐related cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate Pharmaceutical Benefits Scheme (PBS) subsidies for drugs to treat smoking-related cardiovascular disease (CVD) in 2001-02, and over the period of the government's Intergenerational Report (IGR), assuming current smoking prevalence rates and a 5% absolute reduction. DESIGN AND SETTING: An Australian epidemiological study, using prescribing data, aetiological fraction methodology, and IGR trends. MAIN OUTCOME MEASURES: Estimated smoking-related PBS subsidy costs in 2001-02 and predicted cumulative subsidies until 2041-42, under current and reduced smoking prevalence assumptions. RESULTS: The PBS costs of smoking-related CVD in 2001-02 were $126 million, 9.77% of the cost of drugs for CVD and 2.96% of total PBS subsidies. The cumulative difference in these costs over the 40-year period with a 5% drop in smoking prevalence was predicted to be $4.5 billion, a 17% reduction. The saving would be $1.14 billion discounting future costs at 5% per year. CONCLUSIONS: Further investment in tobacco control interventions could curb the increasing cost of the PBS and contribute to government efforts to ensure the viability of Australia's healthcare-financing programs. The net present value of a campaign to reduce smoking prevalence was estimated at $1 billion, with an internal rate of return of 33%.
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 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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».