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Enregistrement W1602647157

Publicly Funded Medical Savings Accounts: Expenditures and Distributional Impacts

2007· preprint· en· W1602647157 sur OpenAlexaffabout
Jeremiah Hurley, G. Emmanuel Guindon, Vicki Rynard, Steve Morgan

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2007
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Public economicsHealth carePopulationActuarial scienceBusinessPaymentMedical Expenditure Panel SurveyGovernment spendingDemographic economicsPublic healthEconomicsHealth insuranceFinanceEconomic growthEnvironmental healthMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the findings from simulations of the introduction of publicly funded Medical Savings Accounts in the province of Ontario, Canada. The analysis exploits a unique data set linking population-based health survey information with individual-level information on all physician services and hospital services utilization over a four year period. The analysis provides greater detail than have previous analyses regarding: the distributional impacts of publicly funded MSAs across individuals of differing health statuses, incomes, ages and current expenditures; the impact of differing degrees of risk-adjustment for MSA contributions; and the impact of MSA funding over multiple years, incorporating year-to-year variation in spending at the individual level. In addition, it analyses designs for publicly funded MSAs than existing studies. Government uses information available from period t-1 to allocate its budget for year t between MSA contributions and catastrophic insurance in a manner that is actuarially fair for the public sector: the government first withholds funds equal to expected catastrophic insurance payments under the MSA plan, and then allocates only the balance to individual MSA accounts. The government captures the savings associated with reduced health care utilization under MSAs and we examine deductibles that vary by income rather than current health care expenditures. The impacts on public expenditures under these designs are more modest than existing studies and under plausible assumptions MSAs are predicted to decrease public expenditures. MSAs, however, are predicted to have unavoidable negative distributional consequences with respect to both public expenditures and out-of-pocket spending.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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