El coste de mortalidad asociado al consumo de tabaco en España
Bibliographic record
Abstract
Fundamento: Las políticas públicas juegan un papel crucial en la prevención del tabaquismo y la mejora de la salud de la población. A pesar del impacto positivo de la entrada en vigor de la ley de medidas sanitarias frente al tabaquismo en España en 2006, aún es posible seguir progresando en las medidas de control sobre el consumo de tabaco. La estimación del coste de la mortalidad prematura por paquete de tabaco es un elemento clave en el análisis coste-beneficio de las políticas de prevención y control del tabaquismo. Los objetivos de este estudio son estimar el Valor Estadístico de la Vida (VEV) en la población de fumadores españoles, así como el coste de mortalidad asociado al consumo de tabaco. Métodos: Utilizamos un modelo de salarios hedónicos que permite cuantificar la valoración marginal de un incremento del riesgo de muerte en términos monetarios. Estimamos dicho modelo para el mercado laboral español, con datos del Panel de Hogares de la Unión Europea y la Encuesta de Accidentes de Trabajo del Ministerio de Trabajo e Inmigración. Resultados: Estimamos que el VEV en la población de fumadores españoles asciende a 3,78 millones de euros. Utilizando este valor, junto con el incremento en el riesgo mortal a lo largo del ciclo vital causado por el consumo de tabaco, calculamos que el coste de mortalidad asociado al tabaquismo es de 78 euros por paquete de cigarrillos en el caso de los hombres, y 54 euros para las mujeres (euros año 2000). Conclusiones: El coste por mortalidad prematura por paquete de cigarrillos que se obtiene sobrepasa con creces su precio de venta al público.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".