The Affordable Care Act’s Coverage Expansions Will Reduce Differences In Uninsurance Rates By Race And Ethnicity
Notice bibliographique
Résumé
There are large differences in US health insurance coverage by racial and ethnic groups, yet there have been no estimates to date on how implementation of the Affordable Care Act will affect the distribution of coverage by race and ethnicity. We used a microsimulation model to show that racial and ethnic differentials in coverage could be greatly reduced, potentially cutting the eight-percentage-point black-white differential in uninsurance rates by more than half and the nineteen-percentage-point Hispanic-white differential by just under one-quarter. However, blacks and Hispanics are still projected to remain more likely to be uninsured than whites. Achieving low uninsurance under the Affordable Care Act will depend on effective state policies to attain high enrollment in Medicaid and the Children's Health Insurance Program and the new insurance exchanges. Coverage gains among Hispanics will probably depend on adoption of strategies that address language and related barriers to enrollment and retention in California and Texas, where almost half of Hispanics live. If uninsurance is reduced to the extent projected in this analysis, sizable reductions in long-standing racial and ethnic differentials in access to health care and health status are likely to follow.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».