A national study of the association between language use and health insurance coverage in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Background: A significant proportion of individuals seen in US hospitals speak a language other than English. A number of reports have shown that individuals who speak a language other than English have diminished access to care, but few have examined specifically language barriers and its relationship to health insurance coverage. Objectives: To estimate the impact of language use on prevalence of reported health insurance coverage across multiple racial and ethnic groups and among persons living in the U.S. for varying periods of time. Design and participants: Cross sectional study using data from the 2010 National Health Interview Survey. Main measures: The main outcome measure is health insurance status. Key results: Persons who spoke Spanish or a language other than English were less likely to have insurance. Among Hispanics who speak Spanish or a language other than English, only 50.6% report having health insurance coverage compared to 76.7% of Hispanics who speak only or mostly English. For non-Hispanic whites who speak Spanish or a language other than English, 71.7% report having health insurance coverage compared to 83.4% of non-Hispanic whites who speak only or mostly English, this same pattern was observed across all racial/ethnic groups. Among those speaking only or mostly English living in the U.S. <15 years had significantly lower adjusted odds of reporting health insurance coverage compared to those born in the United States. Conclusions: This was a large nationally representative study describing language differences in insurance access using a multi-ethnic population. This data suggest that individuals who speak a language other than English are less likely to have insurance across all racial and ethnic groups and nativity and years in the United States groups, underscoring the significant independent importance of language as a predictor for access to insurance.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».