The Within‐Year Concentration of Medical Care: Implications for Family Out‐of‐Pocket Expenditure Burdens
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the within-year concentration of family health care and the resulting exposure of families to short periods of high expenditure burdens. DATA SOURCE: Household data from the pooled 2003 and 2004 Medical Expenditure Panel Survey (MEPS) yielding nationally representative estimates for the nonelderly civilian noninstitutionalized population. STUDY DESIGN: The paper examines the within-year concentration of family medical care use and the frequency with which family out-of-pocket expenditures exceeded 20 percent of family income, computed at the annual, quarterly, and monthly levels. PRINCIPAL FINDINGS: On average among families with medical care, 49 percent of all (charge-weighted) care occurred in a single month, and 63 percent occurred in a single quarter). Nationally, 27 percent of the study population experienced at least 1 month in which out-of-pocket expenditures exceeded 20 percent of income. Monthly 20 percent burden rates were highest among the poor, at 43 percent, and were close to or above 30 percent for all but the highest income group (families above four times the federal poverty line). CONCLUSIONS: Within-year spikes in health care utilization can create financial pressures missed by conventional annual burden analyses. Within-year health-related financial pressures may be especially acute among lower-income families due to low asset holdings.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 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 ».