Factors Associated with the Non-Use of Beneficiaries of Long-Term Care Insurance Service: The Case of Jeollanam-do Province
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aimed to explore factors associated with the non-use of beneficiaries of long-term care insurance services for the elderly in Jeollanam-do Province by analyzing a dataset obtained from National Health Insurance Service. Methods: The study sample consists of 1,663 individuals who were evaluated as eligible for long-term care insurance services in Jeollanam-do Province during the period of July 1, 2008 through June 30, 2009. As a dependent variable, the non-use of the service was defined as one when a beneficiary had used it once or more times during one year after he or she was evaluated as eligible and as zero otherwise. A proportion analysis was conducted to describe characteristics of study sample. Chi-square tests were used to compare general characteristics between beneficiaries who had used the services and those who had not used them. Multiple logistic regressions were performed by three models including additional sets of explanatory variables such as socio-demographic characteristics, health conditions, and economic status. Results: Main results are summarized as follows. The proportion of beneficiaries who had not used the service was 14.5% of all beneficiaries. According to the results from the model using all explanatory variables, the factors associated with the non-use of the services were residence location, dwelling place, type of desired service, level of care needs, and instrumental activities of daily life limitations. Conclusion: In particular, regarding the type of desired service, the cash benefit showed a high likelihood of the non-use of the service; it had an odds ratio (OR) of 50.212 (95% confidence interval [CI], 24.00-105.04) compared with home service. In case of dwelling place, a hospital showed also a high likelihood of the non-use with an OR of 20.71 (95% CI, 10.12-42.44) compared with home.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».