Assurance-maladie : comment adapter les taux de remboursement aux dépenses individuelles de santé?
Notice bibliographique
Résumé
Nous considérons un modèle d’assurance-maladie dans lequel les agents ne se différencient que par la gravité de la maladie qui les atteint. L’État cherche à maximiser l’espérance d’utilité des assurés et décide en conséquence de rembourser une fraction des dépenses de santé. En l’absence d’aléa moral ex post, suivant lequel la décision individuelle de dépenses de santé est affectée par leur taux de remboursement, celui-ci pourrait être de 100 %. Cependant, avec aléa moral, la gratuité des soins n’est plus de mise. Après une brève présentation du cas d’un taux de remboursement uniforme, nous envisageons d’abord une structure de remboursement à deux taux, le premier s’appliquant en dessous d’un certain seuil de dépenses et le second au-delà du seuil. Nous voulons connaître la valeur relative de ces deux taux de remboursement, ainsi que le montant du seuil. Ensuite nous montrons les caractéristiques d’un remboursement non linéaire, qui nous rapproche un peu plus de la solution de premier rang. Des exemples numériques illustrent les développements analytiques et montrent comment le partage des risques entre bien-portants et malades et la perte d’efficacité due à l’aléa moral varient selon le schéma de remboursement.
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 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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».