The State Children’s Health Insurance Program: A Multicenter Trial of Outreach Through the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We evaluated emergency department (ED)-based outreach for the State Children's Health Insurance Program (SCHIP). METHODS: We conducted a multicenter trial among uninsured children (< or = 18 years) who presented to 5 EDs in 2001 and 2002. On-site staff enrolled consecutive subjects for a control period followed by an intervention period during which staff handed out SCHIP applications to the uninsured. The primary outcome was state-level confirmation of insured status at 90 days. RESULTS: We followed 223 subjects (108 control, 115 intervention) by both phone interview and state records. Compared to control subjects, those receiving a SCHIP application were more likely to have state health insurance at 90 days (42% vs 28%; P<.05; odds ratio [OR]=3.8; 95% confidence interval [CI]=1.7, 8.6). Although the intervention effect was prominent among 118 African Americans (50% insured after intervention vs 31% of controls, P<.05), lack of family enrollment in other public assistance programs was the primary predictor of intervention success (OR=3.7; 95% CI=1.6, 8.4). CONCLUSIONS: Handing out insurance applications in the ED can be an effective SCHIP enrollment strategy, particularly among minority children without connections to the social welfare system. Adopted nationwide, this simple strategy could initiate insurance coverage for more than a quarter million additional children each year.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».