Oral health, sugary drink consumption and the soft drink industry levy: Using spatial microsimulation to understand tooth decay

Tom Broomhead, Dimitris Ballas and Sarah Baker

Regional Science Policy & Practice, 2023, vol. 15, issue 9, 2253-2273

Abstract: Spatial microsimulation is a powerful tool for creating large‐scale population datasets that can be used to assess spatial phenomena in health‐related outcomes. Despite this, it remains underutilized within dental public health. This paper outlines the development of an oral health focused microsimulation model for Sheffield (UK, SimSheffield), and how this can be used to assess potential socio‐spatial impacts of a sugar tax which was introduced in the United Kingdom in 2016 and is known as the Soft Drink Industry Levy (SDIL). Exploratory analysis showed areas paying more SDIL were not those with the highest tooth decay or deprivation scores as might be hoped (in the first case) and expected from the literature (in the second). La microsimulación espacial es una poderosa herramienta para crear conjuntos de datos poblacionales a gran escala que pueden utilizarse para evaluar fenómenos espaciales en resultados relacionados con la salud. A pesar de ello, sigue estando infrautilizada dentro de la salud pública dental. En este artículo se presenta el desarrollo de un modelo de microsimulación centrado en la salud bucodental para Sheffield (Reino Unido, SimSheffield), y cómo puede utilizarse para evaluar los posibles impactos socioespaciales del impuesto sobre el azúcar que se introdujo en el Reino Unido en 2016, conocido como el impuesto a la industria de bebidas refrescantes (SDIL, por sus siglas en inglés). El análisis exploratorio demostró que las zonas que pagaban más SDIL no eran las que presentaban mayores índices de caries o de privación, como cabría asumir (en el primer caso) y esperar de la bibliografía (en el segundo). 空間マイクロシミュレーションは、健康関連の転帰における空間的現象の評価に使用することができる大規模集団データセットを作成する強力なツールである。しかし、歯科公衆衛生においては十分に利用されていない。本稿では、シェフィールド (英国)の口腔衛生に焦点を当てたマイクロシミュレーションモデル (SimSheffield)の開発と、これが、清涼飲料水業界税 (Soft Drinks Industry Levy:SDIL)として知られている、2016年に英国で導入された砂糖税の潜在的な社会空間的影響の評価においてどのように使用できるかについて概説する。探索的解析では、SDILの額がより大きい地域は、(第1の例で)期待されていたように、また(第2の例で)文献から予想されていたように、最も高い虫歯スコアまたは抜歯スコアを有する地域ではないことが示された。

Date: 2023
References: View references in EconPapers View complete reference list from CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://doi.org/10.1111/rsp3.12682

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:bla:rgscpp:v:15:y:2023:i:9:p:2253-2273

Ordering information: This journal article can be ordered from
http://www.blackwell ... bs.asp?ref=1757-7802

Access Statistics for this article

More articles in Regional Science Policy & Practice from Wiley Blackwell
Bibliographic data for series maintained by Wiley Content Delivery ().