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Revista Peruana de Medicina Experimental y Salud Publica logoLink to Revista Peruana de Medicina Experimental y Salud Publica
. 2025 Jun 23;42(2):126–137. doi: 10.17843/rpmesp.2025.422.14338
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Disease burden from tobacco consumption in Peru and the projected effect of strengthening control measures: a modeling study

Ariel Bardach 1,2, Andrea Alcaraz 1, Jhonatan R Mejia 1, Natalia Espinola 1, Elena Lazo 1, Federico Cairoli 1, Alfredo Palacios 1, Lucas Perelli 1, Federico Augustovski 1, Cesar Loza-Munarriz 3, Agustin Casarini 1, Andrés Pichon-Riviere 1
PMCID: PMC12377892  PMID: 40900479

ABSTRACT

Objectives.

To estimate the economic burden and disease burden associated with tobacco use in Peru and the projected effect of strengthening specific tobacco control measures.

Materials and methods.

We used a Markov microsimulation model to assess smoking-attributable mortality, disease events, economic costs, and projected benefits over ten years, considering the implementation of measures such as plain packaging, full enforcement of smoke-free laws, a complete ban on tobacco advertising, promotion, and sponsorship, and increased cigarette taxes.

Results.

Each year in Peru, approximately 22,350 deaths and 126,000 disease events are attributable to tobacco use, accounting for 19% of all deaths from heart disease, 18% of deaths from stroke, and 515,768 years of life lost. In addition, approximately 1.28% of gross domestic product is lost annually due to smoking. Over ten years, the implementation of plain packaging could prevent 6,218 deaths, 31,700 events, and save 576 million USD. Full compliance with smoke-free places would prevent 4,982 deaths, 25,400 events, and save 461 million USD. Banning advertising, promotion, and sponsorship could prevent 8,767 deaths, 44,700 events, and save 812 million USD. Increasing cigarette prices by 50% could prevent 20,400 deaths, 658,400 healthy life years lost, and an economic benefit of more than 3.3 billion USD.

Conclusions.

The economic and disease burden of tobacco use in Peru is significant. Greater efforts to control tobacco would significantly reduce this burden.

Keywords: Tobacco use, Tobacco Control, Cost of illness, Perú

INTRODUCTION

Tobacco use is responsible for more than 8 million deaths worldwide, making it the leading cause of disability-adjusted life years (DALYs) in men and the seventh leading cause in women in 2019 1. Significant progress has been made in tobacco control worldwide since the implementation of the World Health Organization (WHO) Framework Convention on Tobacco Control (FCTC) and the associated MPOWER measures 2. However, 20.9% of the global population aged 15 years or older still uses tobacco 3, making tobacco use one of the leading preventable risk factors for morbidity and mortality worldwide. In addition, the economic burden associated with tobacco use is considerably high, accounting for 5.7% of global health expenditure 4.

Among WHO regions, the Americas have the second lowest prevalence in the world (16.3%) of age-adjusted tobacco use 5. However, smoking is estimated to cause around 14% of all deaths in the region 6. In the context of Latin America, the economic impact of tobacco use is significant, at USD 26.9 billion 7, and goes beyond direct healthcare costs to include social costs (labor productivity and informal care) 7. Specifically, Peru has one of the lowest adult smoking prevalences, with an estimated age-adjusted rate of 7.1% (11.6% in men and 2.6% in women) of Peruvian smokers 3. In addition, tobacco use among young people is relatively low, with an estimated age-adjusted prevalence of 7.2% of young smokers 8. Despite the low prevalence of smoking in Peru, a previous study showed that 31% of deaths from smoking-related diseases were attributed to tobacco in 2015 9, with 22,374 deaths and an estimated economic burden of USD 2.651 billion in 2020 10.

The pillars of tobacco control in Peru are Laws 28705 (2006) 11) and 29517 (2010) 12, passed after the ratification in 2004 of the WHO FCTC 2, which is legally considered a human rights treaty in the country. These laws established measures related to tobacco control based on protection against exposure to tobacco smoke, a ban on smoking in enclosed spaces, and regulations on advertising and sponsorship. In this way, Peru has implemented a smoking ban in several enclosed places and certain private areas, as well as in some outdoor public spaces, achieving substantial compliance with this regulation (obtaining a score of 8 out of 10 according to the WHO) 13. However, there is no explicit ban on all outdoor public areas. With regard to packaging and labeling, comprehensive warnings (50% of the front and back) with all the appropriate features (e.g., rotation, inclusion of images) have been added to cigarette packs. In addition, although taxes on cigarettes have increased, they currently represent only about 73.3% of the retail price 13, below the WHO recommendation of 75%, and cigarettes are no less affordable than a decade ago. On the other hand, the least implemented measure is the ban on advertising, promotion, and sponsorship, as there is no comprehensive ban and forms of direct and indirect advertising are still permitted (e.g., in magazines for people over 18 years of age). The implementation of these measures has contributed to reducing the prevalence of smoking, as evidenced by a reduction in active smoking of more than 6% in males and 12% in female adolescents from 2007 to 2019 14. However, one study reported a small reduction in prematurity after the implementation of tobacco control laws, suggesting that these measures should be strengthened 15.

Therefore, despite progress in tobacco control in Peru, the disease and economic burden of smoking in the country may still be high, as evidenced by our previous model with data up to 2015 9. In addition, there is still room to improve and strengthen tobacco control measures (e.g., plain packaging, tax increases), which could reduce national costs and the disease burden. In this regard, our previous model only assessed the impact of price increases through taxes, without considering other tobacco control measures 9. For these reasons, this study aimed to estimate the economic and disease burden attributable to tobacco use in Peru by extending the previous model to 2020, as well as the potential reductions in these burdens that could be achieved with the implementation and strengthening of key tobacco control measures, such as plain packaging with more than 80% of the surface area covered by health warnings, full compliance with smoke-free laws, and a complete ban on tobacco advertising, promotion, and sponsorship (TAPS).

KEY MESSAGES

Motivation for the study. Despite progress in tobacco control, the economic and disease burden in Peru remains high. Strengthening smoke-free regulations, implementing plain packaging, banning tobacco promotion and sponsorship, and increasing taxes could reduce it.

Main findings. Tobacco use causes 22,350 deaths and 126,000 disease events annually in Peru, resulting in a loss of 1.28% of GDP. Strengthening tobacco control policies would prevent thousands of deaths and save billions in costs.

Implications. Stricter tobacco control policies can reduce the health and economic costs associated with smoking for the advancement of public health and economic sustainability in Peru.

MATERIALS AND METHODS

Economic model

This is a modeling study using a first-order Markov disease and economic model developed at the Institute for Clinical and Health Effectiveness (IECS, Buenos Aires, Argentina) and programmed in Microsoft Excel (Microsoft, Redmond, WA). This model was developed because it includes specific characteristics of individuals, taking into account individual variability and interactions between patients, interventions, and clinical events, better representing historical and different events over time, including recurrent events, as well as the respective costs and benefits 16,17. This model has already been used to estimate the disease and economic burden, as well as the impact of the implementation of different tobacco control policies in other Latin American countries 7,18-20 and other regions 21. The main model compares the results (i.e., disease and economic) in a simulated cohort of Peruvians who have never smoked with those estimated by the model for Peru, according to national demographic, epidemiological, and financial parameters (Supplementary Table 1).

More information on the development and validation of the model can be found in previous publications 9,10,18,22. In this article, we extend the model to 2020 and consider three scenarios: neutral packaging with more than 80% of the surface area covered by health warnings, full compliance with smoke-free laws, and a complete ban on TAPS.

Epidemiological data

The data were obtained from an extensive literature search in MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central, SocINDEX, EconLit, LILACS, NBER, CRD, the Cochrane tobacco review team, and gray literature to find data from the Peruvian Ministry of Health, WHO data, and conference presentations. Free and controlled terms in English and Spanish related to smoking (“tobacco,” “cigarette,” “smoking”), prevalence (“prevalence,” “burden”) of each disease event, and mortality (‘mortality’) of the causes of death studied (“myocardial infarction,” “stroke,” “pneumonia,” “COPD,” “chronic obstructive pulmonary disease,” “lung cancer,” “oropharynx cancer,” “esophageal cancer,” “gastric cancer,” “pancreatic cancer,” “kidney cancer,” “laryngeal cancer,” “cervix cancer,” ”bladder cancer,“ and ”leukemia"). These terms were linked with Boolean operators and translated into each database.

We estimated the number of cases and annual mortality rates attributable to smoking, both overall and stratified by cause according to their corresponding ICD-10 codes (i.e., acute myocardial infarction [AMI] [ICD-10: I210-I229]; non-AMI coronary events [ICD-10: I200-I209]; stroke [ICD-10: I60, I61, I63, I64, I620, I621, I629, I678, I679, I690-I694, I698]; pneumonia [ICD-10: J100-J189]; chronic obstructive pulmonary disease [COPD] [ICD-10: J400-J439, J44X]; and lung cancer [ICD-10: C330-C349], oropharyngeal cancer [ICD-10: C000-C009, C140, C142, C148], esophageal cancer [ICD-10: C150-C159], stomach cancer [ICD-10: C160-C169], pancreatic cancer [ICD-10: C250-C259], renal cancer [ICD-10: C64X-C65X], laryngeal cancer [ICD-10: C320-C329], cervical cancer [ICD-10: C530-C539], bladder cancer [ICD-10: C670-C679], and leukemia [ICD-10: C920]), number of cases and percentages of disease events attributable to specific pathologies caused by smoking, and DALYs (i.e., the sum of years of life lost [YLL] and years lived with disability [YLD]) by simulating the total lifespan of each individual to obtain the total results. All were stratified by sex (i.e., males and females).

The model did not estimate the burden of perinatal effects or exposure to environmental smoke. However, we assumed that these factors contribute an additional 12% burden for women and 13.6% for men 23. Incidences were obtained for acute disease events, while the probabilities of developing chronic diseases were estimated using an approximation of annual mortality and survival rates from national registries. In addition, the individual risk was assessed for each event or death.

Calibration and validation

The calibration and validation processes were carried out by comparing the specific mortality from tobacco-attributable diseases, by sex and age, predicted by the model with national statistics from Peru 24. Mortality data were obtained from the National Death Registry (SINADEF) 24 by exploring causes and disaggregation by age and sex. Mortality predictions were accepted if they were within a 15% deviation from the reference data; deviations exceeding this threshold led to adjustments in the risk equations. In addition, the model results were externally validated using independent epidemiological and clinical studies that were not involved in the initial development of the equations 7,22,25-33. Further details on model calibration and validation are presented in the Supplementary Material (Figures S1 and S2).

Economic parameters

Direct medical costs

Direct medical costs (consultations, diagnosis, hospitalizations, and treatment) were extracted from previous research conducted by our team 9) and adjusted for inflation (Peruvian inflation rate between 2015 and 2020 = 10.47%) to express all values in 2020 local currency and then converted to USD (exchange rate January 2020 = PEN 3.3) 34) for this study. A mixed cost methodology based on national protocols, gross domestic product (GDP) per capita, and the Delphi method was used. Data were obtained from public hospitals and private clinics, adjusted for inflation to 2020 values. Further methodological details regarding the calculation of direct medical costs can be found in our previous publication 9,18.

Costs due to loss of labor productivity

The calculation of costs due to loss of labor productivity was based on the human capital approach, which considers two main factors: (i) the premature death of individuals and (ii) the decline in productivity at work due to health events (presenteeism). To estimate the cost of premature death, we calculated the loss of labor productivity of an individual as the present value of their future labor income, using the formula for the Value of a Statistical Life 35. This formula allows us to estimate productivity losses through the labor income that society loses due to the premature death of workers. Presenteeism costs are approximated as disability costs, which are measured through losses in quality of life for each health event according to the parameters shown in Table S2. Annual market wages by sex and age were estimated using a Mincer equation 36,37) with representative national data from the 2020 National Household Survey (ENAHO) 38. To this end, we used the variables of labor income or wages, years of education, age, and sex from this national survey. We then applied the World Bank’s expected wage growth rate, a discount rate of 5%, and the official retirement ages in Peru by sex. For more details, see Table S1. We used an indirect estimation method based on previous research 39,40) to estimate economic losses due to presenteeism. Specifically, we assume that the reduction in individuals’ labor productivity is directly proportional to the decline in their quality of life due to health conditions attributed to smoking 41. For more information and an application of this methodology, see Pinto et al. 20) and Table S2.

Cost of informal care

Informal care includes unpaid hours provided by family members or friends, mainly women. Due to the lack of specific microdata on time spent on care in Peru, this study used the methodology developed by Espinola et al. 42 to estimate the time spent on informal care for patients with smoking-related diseases. For the value of the time required for informal care, hourly wage data for social and health care workers 38 serve as a proxy for the opportunity cost. For more details, see Espinola et al42.

Projected health and economic benefits

We studied the projected cumulative 10-year benefit on the disease burden and economic burden of implementing the following measures: 1) plain packaging with more than 80% of the surface area of packages covered by picture health warnings; 2) a total ban on TAPS; 3) full compliance with smoke-free laws; 4) and a 25%, 50%, and 75% increase in the retail price of cigarettes through taxes.

To estimate the impact of tobacco control measures, we used the methodology detailed in our previous studies 10. The effect was estimated on the prevalence of smoking based on the following formula:

Prev p ost =Prev p re - (Em * I p * Prev p re)

Where Prevpre is the prevalence of smokers before the intervention, Em is the effectiveness of the intervention expressed as a relative reduction in tobacco consumption, and Ip is the proportion of variation in consumption that impacts the prevalence of smokers. Different studies have estimated that, in the short and medium term, approximately half of the reduction in consumption is due to the reduction in prevalence and the other half is explained by the reduction in consumption among continuing smokers 43-45. In the case of taxes, Em represents the effect of the price change on consumption through the price elasticity of demand. The effectiveness of smoke-free interventions also considered the reduction in risk for non-smokers due to decreased exposure to secondhand smoke. The economic and health impacts were estimated by comparing the results predicted by the model for Peru with current smoking rates with those of consumption reduction after the intervention. In addition, changes in population, treatment costs, or wages used for lost productivity were not considered. Therefore, the estimated savings correspond to a steady state where only changes in prevalence due to the policy occur. The impact of the interventions is reported as a cumulative effect over 10 years.

Ethics

This study did not require ethical approval because it used public databases and articles published during the development of the model.

RESULTS

We estimate that approximately 22,350 deaths are attributable to tobacco use in Peru, representing approximately 22.4% of the country’s total annual mortality and 37.1% of total deaths from smoking-related diseases in people over 35 years of age. Approximately 19% of all deaths from heart disease and 18% of deaths from stroke can be attributed to smoking. The specific attributable percentages for each disease are highest for laryngeal cancer (84.6%), lung cancer (83.2%), and COPD (80.1%), even when stratified by sex. In addition, 21% of deaths from pneumonia can be attributed to smoking, and 2,574 deaths are attributed to passive smoking (Table 1).

Table 1. Annual disease burden attributable to tobacco consumption in Peru, 2020.

Condition Total deaths Deaths attributable to tobacco use Total disease events Disease events attributable to tobacco use
Total Men Women Total Men Women
n % n % n % n % n % n %
Acute myocardial infarction 6348 1303 20.5 841 23.4 462 16.8 20716 5063 24.4 3700 27.6 1363 18.7
Ischemic heart disease 794 189 23.9 121 25.8 68 21.1 12902 3575 27.7 2280 29.2 1295 25.4
Non-ischemic heart disease* 4599 759 16.5 530 22 228 10 - - - - - - -
Stroke 8288 1538 18.6 912 22.5 626 14.8 53016 10655 20.1 6006 23.6 4649 16.9
Lung cancer 2910 2420 83.2 1324 89.7 1096 76.5 3294 2730 82.9 1455 89.6 1275 76.4
Pneumonia 13719 2874 21 1684 24.2 1190 17.6 110662 24169 21.8 13385 24.6 10784 19.2
COPD 9517 7625 80.1 3910 81.5 3715 78.7 103633 74959 72.3 39419 74.2 35540 70.4
Oropharyngeal cancer 565 368 65.1 231 78.1 137 50.8 1194 777 65.1 472 77.1 305 52.4
Esophageal cancer 366 260 71.3 186 73.5 74 66.3 461 325 70.6 232 73.2 93 64.8
Stomach cancer 4692 1041 22.2 749 29.5 292 13.6 5877 1314 22.4 951 29.6 363 13.6
Pancreatic cancer 1561 457 29.3 242 30.2 215 28.4 1808 530 29.3 281 30.2 249 28.4
Kidney cancer 808 237 29.4 221 41.5 16 6 1518 452 29.7 416 42.1 36 6.8
Laryngeal cancer 136 115 84.6 86 85.7 29 81.1 286 234 81.8 177 84.2 57 75
Leukemia 1204 209 17.4 153 25 56 9.4 1742 308 17.7 224 25.3 84 9.8
Bladder cancer 384 165 43 122 49.4 43 31.3 910 397 43.6 302 49.2 95 32.1
Cervical cancer 1811 236 13 NA NA 236 13 3819 508 13.3 NA NA 508 13.3
Exposure to environmental smoke and other causes 2574 2557 100 1539 100 1018 100 NA NA NA NA NA NA NA
Total 60275 22353 37.1 12581 41.9 9502 32,1 321840 125996 39.1 69300 - 56696 -
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n: absolute frequency; COPD: chronic obstructive pulmonary disease; NA: not applicable.

*No tobacco-attributable disease events are presented for non-ischemic heart disease due to the lack of relative measures that allow for their calculation in the consulted data sources.

Note: The percentage of condition-specific deaths is the proportion of deaths attributable to tobacco use out of the total condition-specific deaths in the population aged 35 years and older (e.g., deaths caused by acute myocardial infarction in males: 841/23.4% means that there are 841 deaths from acute myocardial infarction attributable to smoking in men, representing 23.4% of all deaths from that condition in men). The percentage of condition-specific disease events is the proportion of events attributable to tobacco use out of the total number of condition-specific events (e.g., events caused by acute myocardial infarction in males: 3,700/27.6% means that there are 3,700 acute myocardial infarction events in men attributable to smoking, representing 27.6% of the total events for that condition in men). The results were obtained from the model developed using the parameters shown in Table S1 of the supplementary material, which were obtained after the literature search mentioned in the Epidemiological Data subsection.

In addition, we estimate a total of 126,000 annual disease events attributable to smoking (39.1% of all smoking-related diseases). Among men and women, the most frequent disease events attributed to smoking were lung cancer (89.6% and 76.4%), laryngeal cancer (84.2% and 75%), oropharyngeal cancer (77.1% and 52.6%), and COPD (74.2% and 70.4%) (Table 1).

Life expectancy and quality of life associated with smoking

Life expectancy for male smokers was 6.5 years shorter than for non-smokers, and for male ex-smokers it was 3.2 years shorter. Among women, smokers had a life expectancy 7.5 years shorter than non-smokers, and ex-smokers experienced a reduction of 3.1 years. Thus, we estimated that 715,158 DALYs, with 515,768 YLLs and 199,801 YLDs (107,948 for men and 91,853 for women) are attributable to smoking annually in Peru.

Costs associated with smoking

The estimated economic burden of smoking in Peru is approximately USD 2804 billion, with USD 1285 billion attributed to direct medical costs (45.8%), USD 453 million to productivity losses due to disability (16.2%), USD 325 million to premature death (11.6%), and USD 741 million to informal care costs (26.4%). COPD represented the highest cost (USD 1194 billion), followed by stroke (USD 391 million) and other types of cancer (USD 365 million). The estimated economic burden represented 1.28% of gross domestic product, and the direct cost attributed to tobacco use represented 0.59% of GDP (Table 2 and Figure 1).

Table 2. Annual economic burden attributable to tobacco consumption in Peru by sex, health status, and type of costs, 2020.

Cost type Sex Attributable costs (millions of US dollars)
COPD Cardiovascular diseases Lung cancer Other types of cancer Passive smoking and other causes Stroke Pneumonia Total
Direct medical costs Men 231.0 48.3 71.1 73.7 60.3 75.9 2.1 562.4
Women 247.1 107.0 70.6 122.0 86.5 86.9 2.6 722.7
Total 478.0 155.3 141.7 195.8 146.8 162.9 4.8 1285.2
Costs of lost productivity Premature mortality Men 46.3 30.9 24.3 45.9 25.1 23.4 13.6 209.5
Women 32.5 8.1 18.1 25.0 12.4 13.8 5.7 115.6
Total 78.8 39.1 42.4 70.8 37.5 37.3 19.3 325.1
Disability Men 144.6 20.2 10.7 27.9 32.9 38.1 0.1 274.5
Women 101.8 5.2 8.5 13.7 19.1 30.2 0.0 178.5
Total 246.3 25.4 19.2 41.6 52.0 68.3 0.1 453.0
Informal care costs Men 201.4 36.8 12.3 35.7 48.2 64.0 4.4 402.9
Women 189.2 16.7 12.2 21.0 36.2 58.6 3.6 337.6
Total 390.6 53.6 24.5 56.8 84.4 122.6 8.0 740.5
Total 1193.8 273.3 227.7 365.0 320.6 391.1 32.2 2803.7
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COPD: Chronic obstructive pulmonary disease.

Monetary values are expressed in 2020 USD. Exchange rate in January 2020: USD 1 = PEN 3.3 (Soles).

Figure 1. Annual economic burden attributable to tobacco consumption in Peru by condition and type of expenditure (millions of USD a), 2020.

Figure 1

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‡COPD: Chronic obstructive pulmonary disease; §Cardiovascular diseases: Acute myocardial infarction, ischemic heart disease, non-myocardial infarction, non-ischemic cardiovascular disease. ¶Other types of cancer: Oral, stomach, esophagus, pancreas, kidney, bladder, larynx, cervix, and leukemia. a Monetary values are expressed in 2020 USD. Exchange rate January 2020: USD 1 = PEN 3.3 (Soles)

Expected benefits of strengthening tobacco control measures

In ten years, plain packaging would prevent 6,218 deaths, 31,700 events, 200,900 YLD, and USD 576 million in costs attributed to tobacco use. In addition, full compliance with smoke-free laws would prevent 4,982 deaths, 25,400 events, 160,959 DALYs, and USD 461 million in expenditures attributed to tobacco use. Likewise, a total ban on TAPS would prevent 8,767 deaths, 44,700 events, 283,270 DALYs, and USD 812 million in expenditures attributed to tobacco use. Most of the deaths and events prevented in the three scenarios occurred in COPD and pneumonia attributable to tobacco use, while cost reductions were mainly found in COPD and stroke (Table 3).

Table 3. Projected ten-year scenarios for mortality reduction, events, and associated costs with strengthened tobacco control measures, 2020-2029.

Scenarios Reduction in mortality Reduction in events Cost reduction (millions of US dollars a)
Base case (Ll - UL) Estimated reduction (Ll - UL) Base case (Ll - UL) Estimated reduction (Ll - UL) Base case (Ll - UL) Estimated reduction (Ll - UL)
Neutral packaging and more than 80% of the surface area covered with health warnings
Cardiovascular diseases 646 (323-970) 688 (361-1742) 2525 (1263-3788) 2687 (1410-6806) 62.82 (31.41-94.24) 66.83 (35.09-169.31)
Stroke 670 (335-1005) 712 (374-1805) 4606 (2303-6909) 4900 (2573-12414) 123.38 (61.69-185.07) 131.25 (68.91-332.51)
COPD 1539 (769-2308) 1637 (859-4147) 13202 (6601-19803) 14044 (7373-35579) 177.39 (88.69-266.08) 188.71 (99.07-478.06)
Pneumonia 861 (430-1291) 915 (481-2319) 7461 (3731-11192) 7937 (4167-20108) 3.94 (1.97-5.91) 4.19 (2.2-10.62)
Lung cancer 678 (339-1017) 721 (379-1827) 762 (381-1144) 811 (426-2055) 46.49 (23.25-69.74) 49.46 (25.97-125.3)
Other types of cancer 779 (389-1168) 829 (435-2099) 1247 (624-1871) 1327 (696-3361) 65.54 (32.77-98.31) 69.72 (36.6-176.63)
Exposure to environmental smoke and other causes 672 (336-1009) 715 (376-1812) NA NA 61.83 (30.92-92.75) 65.78 (34.54-166.65)
Total 5845 (2922-8767) 6218 (3265-15751) 29804 (14902-44706) 31706 (16645-80323) 541.4 (270.7-812.1) 575.96 (302.38-1459.09)
Full compliance with anti-smoking laws
Cardiovascular diseases 1129 (572-1671) 551 (236-1052) 3788 (2104-9891) 2152 (922-4108) 109.76 (55.62-162.41) 53.55 (22.94-102.2)
Stroke 1170 (593-1731) 571 (245-1089) 6909 (3838-18041) 3926 (1682-7493) 215.56 (109.24-318.96) 105.16 (45.05-200.7)
COPD 2689 (1363-3978) 1312 (562-2503) 19803 (11001-51707) 11252 (4820-21475) 309.91 (157.05-458.57) 151.19 (64.76-288.55)
Pneumonia 1503 (762-2225) 733 (314-1400) 11192 (6218-29223) 6359 (2724-12137) 6.89 (3.49-10.19) 3.36 (1.44-6.41)
Lung cancer 1184 (600-1752) 578 (247-1103) 1144 (635-2986) 650 (278-1240) 81.23 (41.17-120.2) 39.63 (16.98-75.63)
Other types of cancer 1361 (690-2014) 664 (284-1267) 1871 (1039-4884) 1063 (455-2029) 114.51 (58.03-169.43) 55.86 (23.93-106.61)
Exposure to environmental smoke and other causes 1175 (595-1738) 573 (246-1094) NA NA 108.03 (54.75-159.85) 52.7 (22.58-100.58)
Total 10212 (5175-15110) 4982 (2134-9508) 44706 (24836-116731) 25402 (10881-48482) 945.88 (479.34-1399.62) 461.45 (197.67-880.68)
Total ban on TAPS b
Cardiovascular diseases 108 (0-1465) 970 (539-2532) 421 (0-5724) 3788 (2104-9891) 10.47 (0-142.4) 94.24 (52.35-246.06)
Stroke 112 (0-1518) 1005 (558-2623) 768 (0-10441) 6909 (3838-18041) 20.56 (0-279.66) 185.07 (102.82-483.23)
COPD 256 (0-3488) 2308 (1282-6027) 2200 (0-29924) 19803 (11001-51707) 29.56 (0-402.07) 266.08 (147.82-694.76)
Pneumonia 143 (0-1951) 1291 (717-3370) 1244 (0-16912) 11192 (6218-29223) 0.66 (0-8.93) 5.91 (3.28-15.44)
Lung cancer 113 (0-1537) 1017 (565-2655) 127 (0-1728) 1144 (635-2986) 7.75 (0-105.39) 69.74 (38.75-182.1)
Other types of cancer 130 (0-1766) 1168 (649-3051) 208 (0-2827) 1871 (1039-4884) 10.92 (0-148.56) 98.31 (54.62-256.7)
Exposure to environmental smoke and other causes 112 (0-1524) 1009 (560-2634) NA NA 10.31 (0-140.16) 92.75 (51.53-242.19)
Total 974 (0-13248) 8767 (4871-22892) 4967 (0-67555) 44707 (24835-116732) 90.23 (0-1227.17) 812.1 (451.17-2120.48)
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Ll: lower limit; UL: upper limit; COPD: chronic obstructive pulmonary disease; NA: not applicable; TAPS: tobacco advertising, promotion, and sponsorship

a

Monetary values are expressed in 2020 USD. Exchange rate January 2020: USD 1 = PEN 3.3 (Soles)

b

The base case corresponds to a comprehensive ban on TAPS and the estimated reduction corresponds to a complete ban on TAPS.

In addition, approximately 10,180, 20,400, and 30,500 deaths and 329,200, 658,400, and 987,700 years of healthy life would be avoided through a 25%, 50%, and 75% increase in cigarette prices. The three price increase scenarios would save USD 1717 million, USD 3300 million, and USD 4752 million over ten years, respectively (Table 4 and Figure 2).

Table 4. Cumulative economic and health benefits over 10 years from a 25%, 50%, and 75% increase in the retail price of cigarettes through taxes in Peru, 2020-2029.

Benefits Base case Price increase
25% 50% 75%
Health effects (n)
Prevented deaths 10180 20359 30539
Prevented healthy life years lost 329221 658443 987664
Prevented coronary heart disease events 4398 8797 13195
Prevented stroke events 8022 16045 24067
Prevented COPD events 22993 45986 68979
Prevented cancer events 3500 7000 10499
Economic effects (millions of USD a)
Savings in healthcare costs 600 1201 1801
Savings in costs due to lost productivity 336 672 1007
Cost savings for informal caregivers 343 685 1028
Increase in tax revenue 438 743 915
Total economic benefit 1717 3300 4752
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a

Monetary values are expressed in USD for 2020. January 2020 exchange rate: USD 1 = PEN 3.3 (Soles)

Figure 2. Comparative analysis of the projected impact of three different scenarios of cigarette price increases, both in terms of estimated number of deaths prevented and economic cost savings over ten years in Peru (millions of US dollars), 2020-2029.

Figure 2

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n: absolute frequency a Monetary values are expressed in USD as of 2020. Exchange rate as of January 2020: USD 1 = PEN 3.3 (Soles)

DISCUSSION

According to our results, approximately 22,350 Peruvians die each year due to tobacco use, representing more than 22.4% of total annual deaths in Peru. In addition, 126,000 events were attributable to tobacco use, with a high burden due to COPD, lung cancer, pneumonia, a total loss of more than 515,000 years of life lost, and more than 199,000 years of healthy life lost. Furthermore, the economic burden attributable to tobacco consumption reached USD 2804 billion, approximately 1.28% of GDP in 2020.

In our model, each tobacco control measure contributed to a significant reduction in deaths (between 4,900 and 8,700), events (between 25,400 and 44,700), and attributable costs (between US$461 million and US$812 million) attributable to tobacco use. A 50% increase scenario significantly reduced deaths (20,300 deaths) and increased the number of healthy life years lost avoided (658,000 years) over a ten-year period if current benefits are maintained.

In Latin America, 350,593 deaths and 2,248,394 events per year were attributed to tobacco use in 2020 among twelve countries 7. Brazil and Mexico topped this list, while Peru ranked fifth 7. In addition, in 2016, we estimated the disease burden of tobacco use in Peru at 16,719 deaths per year and 95,665 events per year attributable to smoking, representing 12.5% of total deaths, less than our current estimate 9. This could be due to higher prevalence rates of diseases attributable to tobacco use, such as COPD (a 24.6% increase in age-standardized prevalence rates) 46 and lung cancer (an absolute increase of 93%) 47) reported from 1990 to 2019, due to better and earlier detection, efforts to increase early detection of other tobacco-related diseases, and the simultaneous influence of other risk factors such as exposure to biomass and tuberculosis, among others 48.

The total economic burden attributed to tobacco in Latin American countries was USD 49.804 billion, with Brazil at the top of the list, followed by Mexico, while Peru ranked fifth 7. Our 2016 estimate calculated an annual economic burden in Peru of PEN 2.535 billion, representing 0.4% of GDP 9. However, this figure did not include indirect financial costs. The current estimate shows an increase to USD 2.803 billion, with indirect costs comprising 52.7% of the total economic burden, representing a greater share of Peru’s GDP (1.28%). Respiratory diseases and cancers lead the financial burden, followed by cerebrovascular accidents. On the other hand, passive smoking and other causes contributed USD 320 million (11.4%), most of which came from direct costs and informal care. Similar results were reported for Argentina, Brazil, Chile, Colombia, and Ecuador 7, highlighting the need to discuss the social costs attributable to tobacco during policy discussions, such as the disproportionate impact on women due to their role in informal care 49.

Although Peru has taken necessary measures to control tobacco in recent decades (11-13), it still faces challenges in reducing its economic and health impact. According to our model, the most effective strategies include stricter regulation of the ban on TAPS, an increase in cigarette taxes to reduce accessibility, and greater adherence to smoke-free laws 13. In addition, plain packaging with more than 80% of the surface area covered by health warnings also contributed to a reduction in deaths, events, and costs attributable to smoking. These findings are consistent with studies from other Latin American countries 18,50, in which tobacco control measures projected a considerable reduction in the economic and disease burden. This shows that Latin American countries share a significant gap for improvement that would lead to favorable results if addressed with stricter measures 18,50.

Although Peru has achieved an adequate level of warning about the dangers of tobacco, it does not yet fully comply with TAPS bans and smoke-free laws, scoring eight out of ten points in these areas 13. To achieve full compliance, an explicit and comprehensive ban on smoking in outdoor public places is required. According to the WHO, regulation should focus on universities, outdoor areas, private vehicles with children, outdoor playgrounds, bars, and pubs, where Peru scored between three and five points out of a total of ten 13. To strengthen these measures, it is recommended to set up telephone numbers or other mechanisms to report violations, impose fines on establishments that do not remove ashtrays, allocate funds for the enforcement of regulations, and explicitly ban heated tobacco products and nicotine devices, both electronic and non-electronic 13.

Considering that increasing taxes on cigarettes is the most cost-effective measure to reduce tobacco consumption 51, our model showed that a 50% price increase would significantly reduce deaths and healthy life years lost over ten years. Our results indicate that higher price increases have a greater impact on reducing consumption and associated mortality, with a 75% increase producing the greatest economic benefits, which are amplified over time. This suggests that the positive effects of a price increase are not only immediate but accumulate over the years. Although Peru has made remarkable progress by increasing cigarette taxes to 73.3%, it has not yet reached the 75% recommended by the WHO and must adjust the tax in line with inflation to avoid a real reduction in price 13. Despite updating its tobacco tax in January 2024 52, Peru has not achieved this goal yet.

Our results should be interpreted in light of some limitations. The model does not include the impact of alternative tobacco products, such as electronic cigarettes and heated tobacco, which could underestimate the actual burden of the nicotine epidemic in Peru. It should be noted that electronic nicotine delivery systems or nicotine-free systems were not regulated in the country during the study period. Furthermore, healthcare costs were estimated based on expert information, local clinical practice guidelines, and specialized literature, which may not reflect regional differences in diagnosis, treatment, and follow-up, affecting the accuracy of healthcare cost estimates. In addition, the model represents national-level results, and local or regional variations are likely to exist.

In addition, several costs outside the health sector were not included, such as the cost of labor productivity due to absenteeism or the environmental impact. Furthermore, considering economic growth, productivity gains, and demographic changes could improve the accuracy of the 10-year projections. Nevertheless, the findings remain valuable, as they can be interpreted as a steady-state scenario or as the present value of benefits over the decade. We also did not take into account equity factors when increasing tobacco taxes on the population, which could be better explored in a distributional cost-effectiveness analysis or an extended cost-effectiveness analysis. Furthermore, we did not consider the impact of the COVID-19 pandemic during 2020 on smoking prevalence and secondhand smoke exposure due to mobility restrictions 53, as well as other health and socioeconomic disruptions that occurred during this period 54. Furthermore, tobacco control measures were analyzed in isolation, although there is evidence that their joint implementation would generate synergistic effects, which could enhance the estimated benefits 55. Finally, no systematic review was conducted to search for the information included in the model; however, the literature search was exhaustive and covered different databases, including the best evidence available at the time the model was developed.

On the other hand, our study also has significant strengths. Given that specific data on policy implementation are difficult to obtain from prospective studies, our model represents a significant opportunity to simulate the impact of tobacco control measures, providing policymakers in Peru with data for the decision-making process. In addition, this study represents the most comprehensive and up-to-date report that adds indirect costs to the economic burden.

In conclusion, the disease and economic burden of tobacco use in Peru remains considerable. To mitigate its impact, it is crucial to implement higher taxes on cigarettes, ensure full compliance with smoke-free regulations, introduce plain packaging, and impose a comprehensive ban on tobacco advertising, promotion, and sponsorship. These measures have the potential to significantly reduce both the prevalence of smoking and the associated health and economic costs. Therefore, prioritizing these policy interventions is essential to advance public health and economic sustainability in Peru.

Acknowledgments

We would like to thank Daniel Comande, librarian at the Institute for Clinical and Health Effectiveness, for his contribution to the literature search, and Dr. Adrián Gonzalez Marrón for his support in drafting the manuscript.

Biographies

Physician, doctor of Public Health

Physician, Cardiology specialist, master’s degree in Clinical Effectiveness

Médico

Master’s degree in Economics

Médico

Médico

Master’s degree in Economics

Médico

Physician, doctor of Public Health

Physician, specialist in nephrology

Master’s degree in Economics

Physician, doctor of Public Health

Funding Statement

International Development Research Centre (IDRC), Canada. Número de proyecto: 108824-001

Funding.: International Development Research Centre (IDRC), Canada. Project number: 108824-001. The funder had no role in the design of the study, data collection and analysis, decision to publish, or preparation of the manuscript.

Supplementary material.
Available in the electronic version of the RPMESP.
rpmesp-42-02-14338-s001.docx (293.4KB, docx)
Cite as:

Bardach A, Alcaraz A, Mejia JR, Espinola N, Lazo E, Cairoli F, et al. Disease burden from tobacco consumption in Peru and the projected effect of strengthening control measures: a modeling study. Rev Peru Med Exp Salud Publica. 2025;42. doi: 10.17843/rpmesp.2025.422.14338.

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Carga de enfermedad por consumo de tabaco en Perú y efecto proyectado del fortalecimiento de medidas para su control: un estudio de modelado

Ariel Bardach 1,2, Andrea Alcaraz 1, Jhonatan R Mejia 1, Natalia Espinola 1, Elena Lazo 1, Federico Cairoli 1, Alfredo Palacios 1, Lucas Perelli 1, Federico Augustovski 1, Cesar Loza-Munarriz 3, Agustin Casarini 1, Andrés Pichon-Riviere 1

RESUMEN

Objetivos.

Estimar la carga económica y de enfermedad asociada al consumo de tabaco en Perú y el efecto proyectado de fortalecer medidas específicas de control del tabaco.

Materiales y métodos.

Utilizamos un modelo de microsimulación de Markov para evaluar la mortalidad atribuible al tabaquismo, eventos de enfermedad, costos económicos y beneficios proyectados a diez años considerando la implementación de medidas como el empaquetado neutro, el cumplimiento total de las leyes sobre lugares libres de humo, la prohibición completa de la publicidad, promoción y patrocinio del tabaco, y aumento de los impuestos sobre los cigarrillos.

Resultados.

Anualmente en Perú, alrededor de 22,350 muertes y 126,000 eventos de enfermedad son atribuibles al tabaquismo, con 19% de todas las muertes por enfermedades cardíacas, 18% de las muertes por accidente cerebrovascular y 515,768 años de vida perdidos. Además, aproximadamente el 1,28% del producto bruto interno se pierde anualmente debido al tabaquismo. Durante diez años, la implementación del empaquetado neutro podría evitar 6218 muertes, 31,700 eventos y ahorrar USD 576 millones. Cumplir completamente con los lugares libres de humo evitaría 4982 muertes, 25,400 eventos y ahorraría USD 461 millones. Prohibir la publicidad, promoción y patrocinio podría prevenir 8767 muertes, 44,700 eventos y ahorrar USD 812 millones. Aumentar el precio de los cigarrillos en un 50% podría evitar 20,400 muertes, 658,400 años de vida saludables perdidos, y un beneficio económico superior a los USD 3300 millones.

Conclusiones.

La carga económica y de enfermedad del uso del tabaco en Perú es importante. Un mayor esfuerzo en el control del tabaco reduciría significativamente esta carga.

Palabras clave: Tabaquismo, Control del tabaco, Costo de Enfermedad, Perú

INTRODUCCIÓN

El consumo de tabaco es responsable de más de 8 millones de muertes a nivel mundial, siendo la primera causa de años de vida ajustados por discapacidad (AVAD) en varones y la séptima en mujeres durante 2019 1. Desde la implementación del Convenio Marco de la Organización Mundial de la Salud (OMS) para el Control del Tabaco (CMCT) y las medidas asociadas MPOWER, se ha logrado un progreso significativo en el control del tabaco a nivel mundial 2. Sin embargo, el 20,9% de la población mundial de 15 años o más sigue utilizando tabaco 3, lo que convierte al tabaquismo en uno de los principales factores de riesgo prevenibles de morbilidad y mortalidad a nivel global. Además, la carga económica asociada al consumo de tabaco es considerablemente alta, representando el 5,7% del gasto en salud en el mundo 4.

Entre las regiones de la OMS, las Américas tienen la segunda prevalencia más baja del mundo (16,3%) de uso de tabaco ajustada por edad 5. Sin embargo, se estima que el tabaquismo causa alrededor del 14% del total de muertes en la región 6. En el contexto de Latinoamérica, el impacto económico del consumo de tabaco es relevante con USD 26.9 mil millones 7, y va más allá de los costos directos de atención médica, incluyendo también los costos sociales (productividad laboral y el cuidado informal) 7. Específicamente, Perú presenta una de las prevalencias más bajas de tabaquismo en adultos, con una tasa ajustada por edad estimada en 7,1% (11,6% en varones y 2,6% en mujeres) de peruanos fumadores 3. Además, el consumo de tabaco entre los jóvenes es relativamente bajo, con una prevalencia ajustada por edad estimada en 7,2% de jóvenes fumadores 8. A pesar de la baja prevalencia de tabaquismo en Perú, un estudio previo mostró que el 31% de las muertes por enfermedades asociadas con el tabaquismo se atribuyen al tabaco en 2015 9, con 22.374 muertes y una carga económica estimada en USD 2.651 millones en 2020 10.

Los pilares del control del tabaco en Perú son las Leyes 28705 (2006) 11 y 29517 (2010) 12, aprobadas tras la ratificación en 2004 del CMCT de la OMS 2, considerado legalmente en el país como un tratado de derechos humanos. Estas leyes establecieron medidas relacionadas con el control de tabaco basándose en la protección contra la exposición al humo de tabaco, la prohibición de fumar en espacios cerrados, y reguló su publicidad y patrocinio. De esta manera, el Perú ha implementado una prohibición de fumar en varios lugares cerrados y ciertas áreas privadas, así como en algunos espacios públicos al aire libre, logrando un cumplimiento sustancial con esta regulación (obteniendo una puntuación de 8 sobre 10 según la OMS) 13. Sin embargo, no existe una prohibición explícita para todas las áreas públicas al aire libre. En lo que respecta al empaquetado y etiquetado, se han añadido advertencias amplias (50% de la parte delantera y trasera) con todas las características apropiadas (por ejemplo, rotación, inclusión de imágenes) a los paquetes de cigarrillos. Además, aunque se han aumentado los impuestos a los cigarrillos, actualmente representan sólo alrededor del 73,3% del precio de venta al por menor 13, por debajo de la recomendación de la OMS del 75%, y los cigarrillos no son menos asequibles que hace una década. Por otro lado, la medida menos aplicada es la prohibición de la publicidad, promoción y patrocinio, ya que no existe una prohibición integral y aún se permiten formas de publicidad directa e indirecta (e.g., en revistas para personas mayores de 18 años). La implementación de estas medidas ha contribuido en reducir la prevalencia de tabaquismo, tal es el caso de una reducción de tabaquismo activo mayor al 6% en varones y 12% en mujeres adolescentes del 2007 al 2019 14. No obstante, un estudio reportó una escasa reducción de la prematuridad luego de la implementación de las leyes para el control del tabaco, sugiriendo que estas medidas sean reforzadas 15.

Por lo tanto, a pesar del progreso en el control del tabaco en Perú, la carga de enfermedad y económica del tabaquismo en el país aún puede ser alta, como evidenció nuestro modelo previo con datos hasta el 2015 9. Además, aún existe un margen para mejorar y fortalecer las medidas de control del tabaco (e.g., empaquetado neutro, aumento de impuestos), lo que podría reducir los costos nacionales y la carga de enfermedad. Al respecto, nuestro modelo previo solo evaluó el impacto del incremento de precios mediante impuestos, sin considerar otras medidas de control del tabaco 9. Por estos motivos, el objetivo de este estudio fue estimar la carga económica y de enfermedad atribuible al tabaquismo en Perú extendiendo el modelo previo hasta el 2020, así como las posibles reducciones en estas cargas que podrían lograrse con la implementación y fortalecimiento de las principales medidas de control del tabaco, tales como el empaquetado neutro con más del 80% de la superficie con advertencias de salud, el cumplimiento total de las leyes de espacios libres de humo y la prohibición completa de la publicidad, promoción y patrocinio del tabaco (PPPT).

MENSAJE CLAVE

Motivación para realizar el estudio. A pesar del progreso en el control del tabaco, la carga económica y de enfermedad en Perú sigue siendo alta. Fortalecer las regulaciones de espacios libres de humo, implementar empaquetado neutro, prohibir la promoción y patrocinio del tabaco, e incrementar los impuestos podrían reducirla.

Principales hallazgos. El tabaquismo causa 22,350 muertes y 126.000 eventos de enfermedad anualmente en Perú, resultando en una pérdida del 1,28% del PBI. Fortalecer las políticas antitabaco evitarían miles de muertes y ahorrarían miles de millones en costos.

Implicaciones. Políticas más estrictas de control del tabaco pueden reducir los costos de salud y económicos asociados al tabaquismo para el avance de la salud pública y la sostenibilidad económica en Perú.

MATERIALES Y MÉTODOS

Modelo económico

Estudio de modelado utilizando un modelo de Markov de enfermedad y económico de primer orden desarrollado en el Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria (IECS, Buenos Aires, Argentina) y programado en Microsoft Excel (Microsoft, Redmond, WA). Se realizó este modelo debido a que incluye características específicas de los individuos considerando la variabilidad individual y las interacciones entre los pacientes, las intervenciones y los eventos clínicos, representando mejor eventos históricos y diferentes en el tiempo teniendo en cuenta eventos recurrentes, así como poder incluir los costos y las utilidades respectivas 16,17. Este modelo ya ha sido utilizado para estimar la carga de enfermedad y económica, así como el impacto de la implementación de diferentes políticas de control de tabaco en otros países de Latinoamérica 7,18-20 y de otras regiones 21. El modelo principal compara los resultados (es decir, de enfermedad y económicos) en una cohorte simulada de peruanos que nunca han fumado con los estimados por el modelo para Perú, de acuerdo con los parámetros demográficos, epidemiológicos y financieros nacionales (Tabla Suplementaria 1).

Se puede encontrar más información sobre el desarrollo y la validación del modelo en publicaciones previas 9,10,18,22. En este artículo, extendemos el modelo hasta el 2020 y consideramos tres escenarios: el empaquetado neutro con más del 80% de la superficie con advertencias de salud, el cumplimiento total de las leyes de espacios libres de humo y la prohibición completa de la PPPT.

Datos epidemiológicos

Los datos se obtuvieron a partir de una extensa búsqueda bibliográfica en MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central, SocINDEX, EconLit, LILACS, NBER, CRD, el equipo de revisión de tabaco de Cochrane y literatura gris para encontrar datos del Ministerio de Salud del Perú, datos de la OMS y ponencias en congresos. Para ello, se utilizaron términos libres y controlados en inglés y en español relacionados al tabaquismo (“tobacco”, “cigarette”, “smoking”), a la prevalencia (“prevalence”, “burden”) de cada evento de enfermedad, y a la mortalidad (“mortality”) de las causas de muerte estudiadas (“myocardial infarction”, “stroke”, “pneumonia”, “COPD”, “chronic obstructive pulmonary disease”, “lung cancer”, ”oropharynx cancer”, “esophageal cancer”, “gastric cancer”, “pancreatic cancer”, “kidney cancer”, “laryngeal cancer”, “cervix cancer”, “bladder cancer”, y “leukemia”). Estos términos fueron unidos con operadores booleanos y traducidos a cada base de datos.

Se estimaron el número de casos y porcentajes de mortalidad anual atribuible al tabaquismo, tanto en general como estratificados por causa según sus CIE 10 correspondientes (es decir, infarto agudo de miocardio [IAM] [CIE 10: I210-I229]; resultados coronarios no IAM [CIE 10: I200-I209]; accidente cerebrovascular [CIE 10: I60, I61, I63, I64, I620, I621, I629, I678, I679, I690-I694, I698]; neumonía [CIE 10: J100-J189]; enfermedad pulmonar obstructiva crónica [EPOC] [CIE 10: J400-J439, J44X]; y cáncer de pulmón [CIE 10: C330-C349], orofaríngeo [CIE 10: C000-C009, C140, C142, C148], esofágico [CIE 10: C150-C159], estomacal [CIE 10: C160-C169], pancreático [CIE 10: C250-C259], renal [CIE 10: C64X-C65X], laríngeo [CIE 10: C320-C329], cuello uterino [CIE 10: C530-C539], de vejiga [CIE 10: C670-C679], y leucemia [CIE 10: C920]), número de casos y porcentajes de eventos de enfermedad atribuibles a patologías específicas causadas por el tabaquismo, y AVAD (es decir, la suma de años de vida perdidos [AVP] y años vividos con discapacidad [AVD]) mediante la simulación de la duración total de la vida de cada individuo para obtener los resultados totales. Todos ellos fueron estratificados por sexo (es decir, varones y mujeres).

El modelo no estimó la carga de los efectos perinatales ni de la exposición al humo ambiental. Sin embargo, se asumió que estos factores contribuyen con una carga adicional del 12% para las mujeres y del 13,6% para los varones 23. Las incidencias se obtuvieron para eventos de enfermedad agudos, mientras que las probabilidades de desarrollar enfermedades crónicas se estimaron con una aproximación de las tasas anuales de mortalidad y supervivencia a partir de registros nacionales. Además, se evaluó un riesgo individual para cada evento o muerte.

Calibración y validación

El proceso de calibración y validación se llevó a cabo comparando la mortalidad específica por enfermedades atribuibles al tabaco, según sexo y edad, predicha por el modelo con las estadísticas nacionales de Perú 24. La información de mortalidad se obtuvo del Sistema Nacional de Defunciones (SINADEF) 24 explorando las causas y la desagregación por edad y sexo. Las predicciones de mortalidad fueron aceptadas si se encontraban dentro de una desviación del 15% con respecto a los datos de referencia; las desviaciones que superaban este umbral llevaron a ajustes en las ecuaciones de riesgo. Además, los resultados del modelo fueron validados externamente utilizando estudios epidemiológicos y clínicos independientes que no estuvieron involucrados en el desarrollo inicial de las ecuaciones 7,22,25-33. En el Material Suplementario se presentan más detalles sobre la calibración y validación del modelo (Figura S1 y S2).

Parámetros económicos

Costos médicos directos

Los costos médicos directos (consultas, diagnóstico, hospitalizaciones, y tratamiento) se extrajeron de una investigación previa realizada por nuestro equipo 9 y se actualizaron por inflación (tasa de inflación peruana entre 2015 y 2020 = 10,47%) para expresar todos los valores en moneda local de 2020 y luego se transformaron a USD (tipo de cambio enero 2020 = PEN 3,3) 34 para el manuscrito actual. Se empleó una metodología mixta de costos basada en protocolos nacionales, producto bruto interno (PBI) per cápita y un método Delphi. Los datos provinieron de hospitales públicos y clínicas privadas, ajustándose por inflación a valores de 2020. Más detalles metodológicos respecto al cálculo de los costos médicos directos se pueden encontrar en nuestra publicación previa 9,18.

Costos por pérdida de productividad laboral

El cálculo de los costos por pérdida de productividad laboral se basó en el enfoque de capital humano, que considera dos factores principales: (i) la muerte prematura de los individuos y (ii) la disminución de la productividad en el trabajo debido a eventos de salud (presentismo). Para estimar el costo de la muerte prematura, calculamos la pérdida de productividad laboral de un individuo como el valor presente de sus ingresos laborales futuros, utilizando la fórmula del Valor de una Vida Estadística 35. Esta fórmula permite estimar las pérdidas de productividad a través de los ingresos laborales que la sociedad pierde debido a la muerte prematura de los trabajadores. En cuanto a los costos de presentismo, el mismo se aproxima como costo debido a discapacidad, la cual se mide a través de las pérdidas de calidad de vida por cada evento en salud de acuerdo a los parámetros mostrados en la Tabla S2. Los salarios de mercado anuales por sexo y edad se estimaron utilizando una ecuación de Mincer 36,37 con datos nacionales representativos de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) 2020 38. Para ello, se utilizaron las variables de ingreso laboral o salario, años de educación, edad, y sexo de esta encuesta nacional. Luego aplicamos la tasa de crecimiento salarial esperada del Banco Mundial, una tasa de descuento del 5% y las edades oficiales de jubilación en Perú por sexo. Para más detalles, consulte la Tabla S1. Utilizamos un método de estimación indirecta basado en investigaciones previas 39,40 para estimar las pérdidas económicas debido al presentismo. Específicamente, asumimos que la reducción en la productividad laboral de los individuos es directamente proporcional a la disminución de su calidad de vida debido a las condiciones de salud atribuidas al tabaquismo 41. Para más información y una aplicación de esta metodología, consulte Pinto et al.20 y la Tabla S2.

Costo de cuidado informal

El cuidado informal incluye horas no remuneradas proporcionadas por familiares o amigos, principalmente mujeres. Debido a la falta de microdatos específicos dedicados al cuidado en Perú sobre tiempo, este estudio empleó la metodología desarrollada por Espinola et al. 42 para estimar el tiempo de cuidado informal para pacientes con enfermedades atribuibles al tabaquismo. Para el valor del tiempo requerido para el cuidado informal, los datos salariales por hora para trabajadores de asistencia social y de salud 38 sirven como proxy para el costo de oportunidad. Para más detalles, consulte Espinola et al42.

Beneficios en salud y económicos proyectados

Se estudió el beneficio acumulado proyectado a 10 años sobre la carga de enfermedad y económica de la implementación de: 1) empaquetado neutro y más del 80% de la superficie de los paquetes con advertencias de salud basadas en imágenes; 2) prohibición total de la PPPT; 3) cumplimiento total de las leyes sobre lugares libres de humo; 4) y aumento del 25%, 50% y 75% en el precio minorista de los cigarrillos a través de impuestos.

Para estimar el impacto de las medidas de control del tabaco, utilizamos la metodología detallada en nuestros estudios previos 10. El efecto se estimó sobre la prevalencia del tabaquismo basado en la siguiente fórmula:

Prev p ost =Prev p re - (Em * I p * Prev p re)

Donde Prev p re es la prevalencia de fumadores antes de la intervención, Em es la efectividad de la intervención expresada como reducción relativa en el consumo de tabaco, y I p es la proporción de variación en el consumo que impacta en la prevalencia de fumadores. Diferentes estudios han estimado que, a corto y mediano plazo, aproximadamente la mitad de la reducción en el consumo es consecuencia de la reducción en la prevalencia y la otra mitad se explica por la reducción del consumo en los fumadores continuos 43-45. En caso de impuestos, Em representa el efecto del cambio de precio sobre la medida de consumo a través de la elasticidad-precio de la demanda. La efectividad de las intervenciones libres de humo también consideró la reducción del riesgo para los no fumadores debido a la disminución de la exposición al tabaquismo pasivo. Los impactos económicos y de salud se estimaron comparando los resultados predichos por el modelo para Perú con las tasas actuales de tabaquismo con los de reducción del consumo después de la intervención. Además, no se consideraron cambios en la población, ni en los costos de tratamiento ni en los salarios utilizados para la productividad perdida. Por lo tanto, los ahorros estimados corresponden a un estado estacionario donde solo ocurren cambios en la prevalencia debido a la política. El impacto de las intervenciones se informa como un efecto acumulativo a lo largo de 10 años.

Ética

Este estudio no requirió aprobación ética porque utilizó bases de datos públicas y artículos publicados durante el desarrollo del modelo.

RESULTADOS

Estimamos alrededor de 22,350 muertes atribuibles al consumo de tabaco en Perú, aproximadamente el 22,4% de la mortalidad anual total del país y el 37,1% de las muertes totales por patologías asociadas al tabaquismo en personas mayores de 35 años. Aproximadamente, el 19% de todas las muertes por enfermedades cardíacas y el 18% de las muertes por accidente cerebrovascular se pueden atribuir al tabaquismo. Los porcentajes atribuibles específicos de cada enfermedad son más altos en el cáncer de laringe (84,6%), cáncer de pulmón (83,2%) y EPOC (80,1%), incluso cuando se estratifica por sexo. Además, el 21% de las muertes por neumonía se pueden atribuir al tabaquismo, y 2574 muertes se atribuyen al tabaquismo pasivo (Tabla 1).

Tabla 1. Carga anual de enfermedad atribuible al consumo de tabaco en Perú, 2020.

Condición Muertes totales Muertes atribuibles al consumo de tabaco Eventos de enfermedad totales Eventos de enfermedad atribuibles al consumo de tabaco
Total Varones Mujeres Total Varones Mujeres
n % n % n % n % n % n %
Infarto agudo de miocardio 6348 1303 20,5 841 23,4 462 16,8 20716 5063 24,4 3700 27,6 1363 18,7
Enfermedad cardíaca isquémica 794 189 23,9 121 25,8 68 21,1 12902 3575 27,7 2280 29,2 1295 25,4
Enfermedad cardíaca no isquémica* 4599 759 16,5 530 22 228 10 - - - - - - -
Accidente cerebrovascular 8288 1538 18,6 912 22,5 626 14,8 53016 10655 20,1 6006 23,6 4649 16,9
Cáncer de pulmón 2910 2420 83,2 1324 89,7 1096 76,5 3294 2730 82,9 1455 89,6 1275 76,4
Neumonía 13719 2874 21 1684 24,2 1190 17,6 110662 24169 21,8 13385 24,6 10784 19,2
EPOC 9517 7625 80,1 3910 81,5 3715 78,7 103633 74959 72,3 39419 74,2 35540 70,4
Cáncer orofaríngeo 565 368 65,1 231 78,1 137 50,8 1194 777 65,1 472 77,1 305 52,4
Cáncer esofágico 366 260 71,3 186 73,5 74 66,3 461 325 70,6 232 73,2 93 64,8
Cáncer gástrico 4692 1041 22,2 749 29,5 292 13,6 5877 1314 22,4 951 29,6 363 13,6
Cáncer pancreático 1561 457 29,3 242 30,2 215 28,4 1808 530 29,3 281 30,2 249 28,4
Cáncer renal 808 237 29,4 221 41,5 16 6 1518 452 29,7 416 42,1 36 6,8
Cáncer laríngeo 136 115 84,6 86 85,7 29 81,1 286 234 81,8 177 84,2 57 75
Leucemia 1204 209 17,4 153 25 56 9,4 1742 308 17,7 224 25,3 84 9,8
Cáncer vesical 384 165 43 122 49,4 43 31,3 910 397 43,6 302 49,2 95 32,1
Cáncer de cérvix 1811 236 13 NA NA 236 13 3819 508 13,3 NA NA 508 13,3
Exposición al humo ambiental y otras causas 2574 2557 100 1539 100 1018 100 NA NA NA NA NA NA NA
Total 60275 22353 37,1 12581 41,9 9502 32,1 321840 125996 39,1 69300 - 56696 -
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n: frecuencia absoluta; EPOC: enfermedad pulmonar obstructiva crónica; NA: no aplicable.

*No se presentan eventos de enfermedad atribuibles al tabaco para las enfermedades cardíacas no isquémicas debido a la falta de medidas relativas que permitan su cálculo en las fuentes de datos consultadas.

Nota: El porcentaje de muertes específicas por condición son la proporción de muertes atribuibles al consumo de tabaco del total de muertes específicas por condición en la población de 35 años o más (e.g. muertes causadas por infarto agudo de miocardio en varones: 841/23.4% significa que ocurren 841 muertes por infarto agudo de miocardio atribuibles al tabaquismo en varones, lo que representa el 23.4% del total de muertes causadas por esa condición en varones). El porcentaje de eventos de enfermedad específicos por condición son la proporción de eventos atribuibles al consumo de tabaco del total de eventos específicos por condición (e.g. eventos causados por infarto agudo de miocardio en varones: 3700/27.6% significa que ocurren 3700 eventos de infarto agudo de miocardio en varones atribuibles al tabaquismo, lo que representa el 27.6% del total de eventos de esa condición en varones). Los resultados fueron obtenidos del modelo elaborado que usó los parámetros mostrados en la Tabla S1 del material suplementario, y que fueron obtenidos tras la búsqueda bibliográfica mencionada en la subsección de Datos epidemiológicos.

Además, estimamos un total de 126,000 eventos de enfermedad anuales atribuibles al tabaquismo (39,1% del total de patologías asociadas al tabaquismo). Entre varones y mujeres, los eventos de enfermedad más frecuentes atribuidos al tabaquismo fueron cáncer de pulmón (89,6% y 76,4%), cáncer de laringe (84,2% y 75%), cáncer orofaríngeo (77,1% y 52,6%) y EPOC (74,2% y 70,4%) (Tabla 1).

Esperanza de vida y calidad de vida asociadas al tabaquismo

La esperanza de vida para los varones fumadores fue 6,5 años más corta que para los no fumadores, y para los ex fumadores masculinos fue 3,2 años más corta. Entre las mujeres, las fumadoras tenían una esperanza de vida 7,5 años más corta que las no fumadoras, y las ex fumadoras experimentaron una reducción de 3,1 años. De esta manera, se estimó que 715,158 AVAD, con 515,768 AVP y 199,801 AVD (107.948 para varones y 91,853 para mujeres) son atribuibles al tabaquismo anualmente en Perú.

Costos asociados al tabaquismo

La carga económica estimada del tabaquismo en Perú es de aproximadamente USD 2804 millones, con USD 1285 millones atribuidos a costos médicos directos (45,8%), USD 453 millones a pérdidas de productividad por discapacidad (16,2%), USD 325 millones a muerte prematura (11,6%) y USD 741 millones a costos de cuidados informales (26,4%). La EPOC representó el costo más importante (USD 1194 millones), seguida por el accidente cerebrovascular (USD 391 millones) y otros tipos de cáncer (USD 365 millones). La carga económica estimada representó el 1,28% del producto interno bruto, y el costo directo atribuido al tabaquismo representó el 0,59% del PBI (Tabla 2 y Figura 1).

Tabla 2. Carga económica anual atribuible al consumo de tabaco en Perú según sexo, condición de salud y tipo de costos, 2020.

Tipo de costo Sexo Costos atribuibles (millones de USDa)
EPOC Enfermedades cardiovasculares Cáncer de pulmón Otros tipos de cáncer Tabaquismo pasivo y otras causas ACV Neumonía Total
Costos médicos directos Varones 231,0 48,3 71,1 73,7 60,3 75,9 2,1 562,4
Mujeres 247,1 107,0 70,6 122,0 86,5 86,9 2,6 722,7
Total 478,0 155,3 141,7 195,8 146,8 162,9 4,8 1285,2
Costos de pérdida de productividad laboral Mortalidad prematura Varones 46,3 30,9 24,3 45,9 25,1 23,4 13,6 209,5
Mujeres 32,5 8,1 18,1 25,0 12,4 13,8 5,7 115,6
Total 78,8 39,1 42,4 70,8 37,5 37,3 19,3 325,1
Discapacidad Varones 144,6 20,2 10,7 27,9 32,9 38,1 0,1 274,5
Mujeres 101,8 5,2 8,5 13,7 19,1 30,2 0,0 178,5
Total 246,3 25,4 19,2 41,6 52,0 68,3 0,1 453,0
Costos del cuidado informal Varones 201,4 36,8 12,3 35,7 48,2 64,0 4,4 402,9
Mujeres 189,2 16,7 12,2 21,0 36,2 58,6 3,6 337,6
Total 390,6 53,6 24,5 56,8 84,4 122,6 8,0 740,5
Total 1193,8 273,3 227,7 365,0 320,6 391,1 32,2 2803,7
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EPOC: Enfermedad pulmonar obstructiva crónica; ACV: Accidente cerebrovascular.

a

Los valores monetarios se expresan en USD del 2020. Tasa de cambio enero 2020: USD 1 = PEN 3,3 (Soles)

Figura 1. Carga económica anual atribuible al consumo de tabaco en Perú según condición y tipo de gasto (millones de USDa), 2020.

Figura 1

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‡EPOC: Enfermedad pulmonar obstructiva crónica; §Enfermedades cardiovasculares: Infarto agudo de miocardio, cardiopatía isquémica, infarto no miocárdico, enfer-medad cardiovascular no isquémica. ¶Otros tipos de cáncer: Oral, estómago, esófago, páncreas, riñón, vejiga, laringe, cérvix, y leucemia.a Los valores monetarios se expresan en USD del 2020. Tasa de cambio enero 2020: USD 1 = PEN 3,3 (Soles)

Beneficios esperados del fortalecimiento de las medidas de control del tabaco

En diez años, el empaquetado neutro evitaría 6218 muertes, 31,700 eventos, 200,900 AVAD y el gasto de USD 576 millones atribuidos al tabaquismo. Además, el cumplimiento total de las leyes sobre ambientes libres de humo evitaría 4982 muertes, 25,400 eventos, 160,959 AVAD y el gasto de USD 461 millones atribuidos al tabaquismo. Asimismo, la prohibición total de la PPPT evitaría 8767 muertes, 44,700 eventos, 283,270 AVAD y y el gasto de USD 812 millones atribuidos al tabaquismo. La mayoría de las muertes y eventos evitados en los tres escenarios ocurrieron en EPOC y neumonía atribuibles al tabaquismo, mientras que la reducción de costos se observó principalmente en EPOC y accidentes cerebrovasculares (Tabla 3).

Tabla 3. Escenarios proyectados a diez años de reducción de mortalidad, eventos y costos asociados con el fortalecimiento de las medidas de control del tabaco, 2020-2029.

Escenarios Reducción en mortalidad Reducción en eventos Reducción en costos (millones de USDa)
Caso base (LI - LS) Reducción estimada (LI - LS) Caso base (LI - LS) Reducción estimada (LI - LS) Caso base (LI - LS Reducción estimada (LI - LS)
Empaquetado neutro y más del 80% de la superficie con advertencias sanitarias
Enfermedades cardiovasculares 646 (323-970) 688 (361-1742) 2525 (1263-3788) 2687 (1410-6806) 62,82 (31,41-94,24) 66,83 (35,09-169,31)
Accidente cerebrovascular 670 (335-1005) 712 (374-1805) 4606 (2303-6909) 4900 (2573-12414) 123,38 (61,69-185,07) 131,25 (68,91-332,51)
EPOC 1539 (769-2308) 1637 (859-4147) 13202 (6601-19803) 14044 (7373-35579) 177,39 (88,69-266,08) 188,71 (99,07-478,06)
Neumonía 861 (430-1291) 915 (481-2319) 7461 (3731-11192) 7937 (4167-20108) 3,94 (1,97-5,91) 4,19 (2,2-10,62)
Cáncer de pulmón 678 (339-1017) 721 (379-1827) 762 (381-1144) 811 (426-2055) 46,49 (23,25-69,74) 49,46 (25,97-125,3)
Otros tipos de cáncer 779 (389-1168) 829 (435-2099) 1247 (624-1871) 1327 (696-3361) 65,54 (32,77-98,31) 69,72 (36,6-176,63)
Exposición al humo ambiental y otras causas 672 (336-1009) 715 (376-1812) NA NA 61,83 (30,92-92,75) 65,78 (34,54-166,65)
Total 5845 (2922-8767) 6218 (3265-15751) 29804 (14902-44706) 31706 (16645-80323) 541,4 (270,7-812,1) 575,96 (302,38-1459,09)
Cumplimiento total de las leyes antitabaco
Enfermedades cardiovasculares 1129 (572-1671) 551 (236-1052) 3788 (2104-9891) 2152 (922-4108) 109,76 (55,62-162,41) 53,55 (22,94-102,2)
Accidente cerebrovascular 1170 (593-1731) 571 (245-1089) 6909 (3838-18041) 3926 (1682-7493) 215,56 (109,24-318,96) 105,16 (45,05-200,7)
EPOC 2689 (1363-3978) 1312 (562-2503) 19803 (11001-51707) 11252 (4820-21475) 309,91 (157,05-458,57) 151,19 (64,76-288,55)
Neumonía 1503 (762-2225) 733 (314-1400) 11192 (6218-29223) 6359 (2724-12137) 6,89 (3,49-10,19) 3,36 (1,44-6,41)
Cáncer de pulmón 1184 (600-1752) 578 (247-1103) 1144 (635-2986) 650 (278-1240) 81,23 (41,17-120,2) 39,63 (16,98-75,63)
Otros tipos de cáncer 1361 (690-2014) 664 (284-1267) 1871 (1039-4884) 1063 (455-2029) 114,51 (58,03-169,43) 55,86 (23,93-106,61)
Exposición al humo ambiental y otras causas 1175 (595-1738) 573 (246-1094) NA NA 108,03 (54,75-159,85) 52,7 (22,58-100,58)
Total 10212 (5175-15110) 4982 (2134-9508) 44706 (24836-116731) 25402 (10881-48482) 945,88 (479,34-1399,62) 461,45 (197,67-880,68)
Prohibición total de PPPTb
Enfermedades cardiovasculares 108 (0-1465) 970 (539-2532) 421 (0-5724) 3788 (2104-9891) 10,47 (0-142,4) 94,24 (52,35-246,06)
Accidente cerebrovascular 112 (0-1518) 1005 (558-2623) 768 (0-10441) 6909 (3838-18041) 20,56 (0-279,66) 185,07 (102,82-483,23)
EPOC 256 (0-3488) 2308 (1282-6027) 2200 (0-29924) 19803 (11001-51707) 29,56 (0-402,07) 266,08 (147,82-694,76)
Neumonía 143 (0-1951) 1291 (717-3370) 1244 (0-16912) 11192 (6218-29223) 0,66 (0-8,93) 5,91 (3,28-15,44)
Cáncer de pulmón 113 (0-1537) 1017 (565-2655) 127 (0-1728) 1144 (635-2986) 7,75 (0-105,39) 69,74 (38,75-182,1)
Otros tipos de cáncer 130 (0-1766) 1168 (649-3051) 208 (0-2827) 1871 (1039-4884) 10,92 (0-148,56) 98,31 (54,62-256,7)
Exposición al humo ambiental y otras causas 112 (0-1524) 1009 (560-2634) NA NA 10,31 (0-140,16) 92,75 (51,53-242,19)
Total 974 (0-13248) 8767 (4871-22892) 4967 (0-67555) 44707 (24835-116732) 90,23 (0-1227,17) 812,1 (451,17-2120,48)
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LI: límite inferior; LS: límite superior; EPOC: enfermedad pulmonar obstructiva crónica; NA: no aplicable; PPPT: publicidad, promoción y patrocinio del tabaco

a

Los valores monetarios se expresan en USD del 2020. Tasa de cambio enero 2020: USD 1 = PEN 3,3 (Soles)

b

El caso base corresponde a una prohibición amplia de PPPT y la reducción estimada corresponde a una prohibición completa de PPPT.

Adicionalmente, alrededor de 10,180, 20,400, 30,500 muertes y 329,200, 658,400 y 987,700 años de vida saludable perdidos serían evitados mediante un aumento del 25%, 50% y 75% en el precio de los cigarrillos. Los tres escenarios de aumento de precio ahorrarían USD 1717, USD 3300 y USD 4752 millones en diez años, respectivamente (Tabla 4 y Figura 2).

Tabla 4. Beneficios económicos y de salud acumulados durante 10 años de un aumento del 25%, 50% y 75% en el precio minorista de los cigarrillos a través de impuestos en Perú, 2020-2029.

Beneficios Caso base Incremento de precio
25% 50% 75%
Efectos en salud (n)
Muertes evitadas 10180 20359 30539
Años de vida saludable perdidos evitados 329221 658443 987664
Eventos de enfermedad cardíaca coronaria evitados 4398 8797 13195
Eventos de accidentes cerebrovasculares evitados 8022 16045 24067
Eventos de EPOC evitados 22993 45986 68979
Eventos de cáncer evitados 3500 7000 10499
Efectos económicos (millones de USDa)
Ahorro en costos de atención sanitaria 600 1201 1801
Ahorro en costos por pérdida de productividad laboral 336 672 1007
Ahorro de costos para cuidadores informales 343 685 1028
Aumento de los ingresos fiscales 438 743 915
Beneficio económico total 1717 3300 4752
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a

Los valores monetarios se expresan en USD del 2020. Tasa de enero 2020: USD 1 = PEN 3,3 (Soles)

Figura 2. Análisis comparativo del impacto proyectado de tres escenarios diferentes de aumento en el precio de los cigarrillos, tanto en el número estimado de muertes evitadas como en el ahorro de costos económicos durante diez años en Perú (millones de USDa), 2020-2029.

Figura 2

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n: frecuencia absoluta a Los valores monetarios se expresan en USD del 2020. Tasa de cambio enero 2020: USD 1 = PEN 3,3 (Soles)

DISCUSIÓN

Según nuestros resultados, aproximadamente 22,350 peruanos mueren cada año debido al consumo de tabaco, lo que representa más del 22,4% del total de muertes anuales en el Perú. Además, 126,000 eventos fueron atribuibles al consumo de tabaco, con una alta carga debida a la EPOC, el cáncer de pulmón, la neumonía, una pérdida total de más de 515 mil años de vida perdidos y más de 199 mil años de vida saludable. Además, la carga económica atribuible al consumo de tabaco alcanzó los USD 2804 millones, aproximadamente el 1,28% del PBI de 2020.

En nuestro modelo, cada medida de control del tabaco contribuyó a una reducción considerable en las muertes (entre 4900 a 8700), eventos (entre 25400 a 44700) y costos atribuibles (entre USD 461 millones y USD 812 millones) al consumo de tabaco. Un escenario de aumento del 50% redujo significativamente las muertes (20,300 muertes) y aumentó el número de años de vida saludable perdidos evitados (658,000 años) en un periodo de diez años si se mantienen los beneficios actuales.

En Latinoamérica, se atribuyeron 350,593 muertes y 2,248,394 eventos por año al consumo de tabaco en 2020 entre doce países 7. Brasil y México encabezaron esta lista, mientras que Perú ocupó el quinto lugar 7. Además, en 2016, estimamos la carga de enfermedad del consumo de tabaco en Perú, con 16,719 muertes anuales y 95,665 eventos anuales atribuibles al tabaquismo, lo que representó el 12,5% de las muertes totales, menos que nuestra estimación actual 9. Esto podría deberse a mayores tasas de prevalencia de enfermedades atribuibles al tabaquismo, como la EPOC (un aumento del 24,6% en las tasas de prevalencia estandarizadas por edad) 46 y el cáncer de pulmón (un aumento absoluto del 93%)47 reportados desde 1990 hasta 2019, debido a una mejor y más temprana detección, los esfuerzos para incrementar la detección temprana de otras enfermedades atribuibles al tabaco y la influencia simultánea de otros factores de riesgo como la exposición a biomasa, la tuberculosis, entre otros 48.

La carga económica total atribuida al tabaco en los países de Latinoamérica fue de USD 49,804 millones, con Brasil a la cabeza de la lista, seguido por México, mientras que Perú ocupó el quinto lugar 7. Nuestra estimación de 2016 calculó una carga económica anual en Perú de PEN 2535 millones, lo que representaba el 0,4% del PBI 9. Sin embargo, esta cifra no incluía los costos financieros indirectos. La estimación actual muestra un aumento a USD 2803 millones, con los costos indirectos comprendiendo el 52,7% de la carga económica total, representando un mayor uso del PBI de Perú (1,28%). Las enfermedades respiratorias y los cánceres lideran la carga financiera, seguidas por los accidentes cerebrovasculares. Por otro lado, el tabaquismo pasivo y otras causas contribuyeron con USD 320 millones (11,4%), la mayoría proveniente de los costos directos y de cuidados informales. Resultados similares fueron reportados para Argentina, Brasil, Chile, Colombia y Ecuador 7, lo que destaca la necesidad de discutir los costos sociales atribuibles al tabaco durante las discusiones de políticas, como el impacto desproporcionado en las mujeres debido a su rol en los cuidados informales 49.

Aunque Perú ha tomado medidas necesarias para el control del tabaco en las últimas décadas 11-13, aún enfrenta desafíos para reducir su impacto económico y sanitario. Según nuestro modelo, las estrategias más efectivas incluyen una regulación más estricta de la prohibición de la PPPT, un aumento en los impuestos a los cigarrillos para reducir su accesibilidad, y una mayor adherencia a las leyes de espacios libres de humo 13. Además, el empaquetado neutro con más del 80% de la superficie con advertencias de salud también contribuyó a una reducción de muertes, eventos y costos atribuibles al tabaquismo. Estos hallazgos coinciden con estudios de otros países de Latinoamérica 18,50, en los que las medidas para el control del tabaco proyectaron una reducción considerable de la carga económica y de enfermedad. Esto evidencia que los países de Latinoamérica comparten una brecha importante de mejora que conduciría a resultados favorables si fuera abordada con medidas más estrictas 18,50.

Si bien, Perú ha logrado un nivel adecuado de advertencia sobre los peligros del tabaco, aún no cumple completamente con las prohibiciones de PPPT y las leyes de espacios libres de humo, obteniendo ocho de diez puntos en estas áreas 13. Para lograr su cumplimiento total, se requiere una prohibición explícita y completa del tabaquismo en lugares públicos al aire libre. Según la OMS, la regulación debe enfocarse en universidades, áreas exteriores, vehículos privados con niños, áreas de juegos infantiles al aire libre, bares y pubs; lugares en los que Perú alcanzó entre tres a cinco puntos de un total de diez 13. Para fortalecer estas medidas, se recomienda habilitar números de teléfono u otros mecanismos para denunciar infracciones, multas a los establecimientos que no retiren ceniceros, asignar fondos para la aplicación de normativas y prohibir explícitamente los productos de tabaco calentado y los dispositivos de nicotina, tanto electrónicos como no electrónicos 13.

Considerando que el aumento de impuestos sobre los cigarrillos es la medida más rentable para reducir el consumo de tabaco 51, nuestro modelo mostró que un incremento del 50% en el precio reduciría significativamente las muertes y los años de vida saludable perdidos en diez años. Nuestros resultados indican que mayores aumentos de precio generan un mayor impacto en la reducción del consumo y la mortalidad asociada, siendo el incremento del 75% el que produjo los mayores beneficios económicos, los cuales se amplifican con el tiempo. Esto sugiere que los efectos positivos de un alza en los precios no solo son inmediatos, sino que se acumulan a lo largo de los años. Aunque Perú ha logrado un progreso notable al aumentar los impuestos de los cigarrillos al 73,3%, aún no alcanza el 75% recomendado por la OMS, debiendo ajustar el impuesto según la inflación para evitar la reducción real del precio 13. A pesar de actualizar su impuesto al tabaco en enero de 2024 52, el Perú aún no ha alcanzado esta meta.

Los resultados de nuestro estudio deben interpretarse a la luz de algunas limitaciones. El modelo no incluye el impacto de productos alternativos al tabaco, como los cigarrillos electrónicos y el tabaco calentado, lo que podría subestimar la carga real de la epidemia de nicotina en Perú. Cabe destacar que los sistemas electrónicos de suministro de nicotina o sin nicotina no estuvieron regulados en el país durante el periodo del estudio. Por otro lado, los costos de atención médica se estimaron a partir de información de expertos, guías de práctica clínica locales y literatura especializada, lo que podría no reflejar diferencias regionales en diagnóstico, tratamiento y seguimiento, afectando la precisión de la estimación de costos en el sistema de salud. Además, el modelo representa resultados a nivel nacional, es probable que existan variaciones locales o regionales.

Adicionalmente, varios costos fuera del sector sanitario no fueron incluidos, como el costo de la productividad laboral debido al ausentismo o el impacto ambiental. Además, considerar el crecimiento económico, el aumento de la productividad y los cambios demográficos podría mejorar la precisión de las proyecciones a 10 años. No obstante, los hallazgos siguen siendo valiosos, ya que pueden interpretarse como un escenario de estado estable o como el valor presente de los beneficios a lo largo de la década. Asimismo, no tomamos en cuenta los factores de equidad al aumentar los impuestos al tabaco sobre la población, lo que podría ser mejor explorado en un análisis de costo-efectividad distributivo o un análisis de costo-efectividad extendido. Por otro lado, tampoco consideramos el impacto de la pandemia de COVID-19 durante 2020 en la prevalencia del tabaquismo y el tabaquismo pasivo debido a las restricciones de movilidad 53, así como de otras alteraciones sanitarias y socioeconómicas ocurridas durante este periodo 54. Por otra parte, las medidas de control del tabaco se analizaron de forma aislada, aunque existe evidencia de que su implementación conjunta generaría efectos sinérgicos, lo que podría potenciar los beneficios estimados 55. Finalmente, no se realizó una revisión sistemática para la búsqueda de la información incluida en el modelo, sin embargo, la búsqueda de la literatura fue exhaustiva y abarcó diferentes bases de datos incluyendo la mejor evidencia disponible al momento de la elaboración del modelo.

Por otro lado, nuestro estudio también presenta fortalezas relevantes. Dado que los datos específicos sobre la implementación de políticas difícilmente pueden ser estudiados en estudios prospectivos, nuestro modelo representa una oportunidad significativa para simular el impacto de las medidas de control del tabaco, proporcionando a los responsables de políticas en Perú datos para el proceso de toma de decisiones. Además, este estudio representa el informe más completo y actualizado que añade los costos indirectos a la carga económica.

En conclusión, la carga de enfermedad y económica del consumo de tabaco en Perú sigue siendo considerable. Para mitigar este impacto, es crucial implementar impuestos más altos a los cigarrillos, garantizar el cumplimiento total de las regulaciones de espacios libres de humo, introducir empaques neutros e imponer una prohibición integral de la publicidad, promoción y patrocinio del tabaco. Estas medidas tienen el potencial de reducir significativamente tanto la prevalencia del tabaquismo como los costos de salud y económicos asociados. Por lo tanto, priorizar estas intervenciones políticas es esencial para avanzar en la salud pública y la sostenibilidad económica en Perú.

Agradecimientos

Agradecemos al Lic. Daniel Comande, bibliotecario del Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria por su contribución con la búsqueda bibliográfica, y al Dr. Adrián Gonzalez Marrón por su apoyo al redactar el manuscrito.

Biographies

Médico, doctor en salud pública

Médico, especialista en cardiología, magíster en efectividad clínica

Médico

Magíster en economía

Médico

Médico

Magíster en economía

Médico

Médico, doctor en salud pública

Médico, especialista en nefrología

Magíster en economía

Médico, doctor en salud pública

Financiamiento.: International Development Research Centre (IDRC), Canada. Número de proyecto: 108824-001. El financiador no tuvo ningún rol en el diseño del estudio, recolección y análisis de datos, decisión de publicar, o la preparación del manuscrito.

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Bardach A, Alcaraz A, Mejia JR, Espinola N, Lazo E, Cairoli F, et al. Disease burden from tobacco consumption in Peru and the projected effect of strengthening control measures: a modeling study. Rev Peru Med Exp Salud Publica. 2025;42. doi: 10.17843/rpmesp.2025.422.14338.

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