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Enregistrement W1966175767 · doi:10.1097/01.mop.0000187189.89542.b5

The impact of Medicaid on children??s healthcare and health

2005· review· en· W1966175767 sur OpenAlexaboutno aff
Patrick M. Vivier

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pediatrics · 2005
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicaidMedicinePovertyFamily medicineQuarter (Canadian coin)Health carePublic health insurancePublic healthSpecialtyHealth insuranceNursingEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: This article reviews the impact of the Medicaid program, including the proportion of children in America insured by Medicaid; the extent to which Medicaid-enrolled children have access to care; the use of services and the quality of care received by Medicaid enrollees, including evidence for disease reduction; and family satisfaction with the program. RECENT FINDINGS: More than a quarter of all children in the United States were insured through public programs, primarily Medicaid, in 2002. Public insurance programs are even more critical for low-income children: 69.5% of children in families with incomes below 100% of the federal poverty level are covered by public programs. The reach of Medicaid is extensive, although substantial numbers of eligible children remain uninsured. Although Medicaid-insured children still face access barriers, particularly for certain types of specialty care, parents of children with public insurance report high levels of satisfaction with their experience with well-child care. While the study findings are mixed, several recent studies show very favorable comparisons between the experience of privately insured children and that of publicly insured children. SUMMARY: Medicaid plays a critical role in providing health insurance coverage for children, particularly for very low-income families. Additional efforts are needed to fully enroll all eligible families and to assure full access to high-quality care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,246
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations15
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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