Trust in Insurers and Access to Physicians: Associated Enrollee Behaviors and Changes over Time
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Most studies of trust in the medical arena have focused on trust in physicians rather than trust in health insurers, and have been cross-sectional rather than longitudinal studies. This study examined associations among trust in a managed care insurer, trust in one's primary physician, and subsequent enrollee behaviors relating to source of care. The study also documents changes in trust in the study population following the disclosure of physician incentives. STUDY SETTING: A medium-sized (300,000 member) HMO, located in the southeastern United States. DATA COLLECTION: One to two years after baseline, we randomly resurveyed a quarter (n = 558) of the initial study population of a large intervention study designed to measure the impact of disclosing HMO financial incentives on patient trust. This follow-up study was also designed to measure the effects of trust on source of care. ANALYSES: Multivariate regression analyses of survey data examined associations between baseline levels of trust and subsequent enrollee behaviors such as using a non-PCP physician without a PCP referral, as well as changes in trust since baseline. RESULTS: High baseline insurer trust was associated with a lower probability of a patient seeking care from a non-PCP physician (OR = 0.55, 95 percent CI: 0.33, 0.91). No long-term effects of prior disclosure of financial incentives were observed. Overall, there was a slight increase in overall trust in the insurer (1.8 percent, p < .05) but no change in trust in one's primary physician. The increase in insurer trust was primarily restricted to 23 percent of the enrollees who had changed their PCPs following the baseline survey (6.6 percent, p < .01). In multivariate analyses, changing physicians was the most significant predictor of increased insurer trust (OR = 2.17, 95 percent CI: 1.37, 3.43). CONCLUSIONS. Trust in one's insurer seems to change over time more than trust in one's primary physician, and is predictive of enrollee behaviors such as seeking care from other physicians. The ability to change physicians seems to increase trust in the insurer.
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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 ».