Measuring the Impact of Outreach and Enrollment Strategies for Public Health Insurance in California
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: OBJECTIVE AND STUDY SETTING: To evaluate the effectiveness of different approaches to outreach on public health insurance enrollment in 25 California counties with a Children's Health Initiative. DATA SOURCE: Administrative enrollment databases. STUDY DESIGN: The use of eight enrollment strategies were identified in each quarter from 2001 to 2007 for each of 25 counties (county quarter). Strategies were categorized as either technology or nontechnology. New enrollments were obtained for Medi-Cal, Healthy Families, and Healthy Kids. Bivariate and multivariate analyses assessed the link between each strategy and new enrollments rates of children. DATA COLLECTION: Methods Surveys of key informants determined whether a specific outreach strategy was used in each quarter. These were linked to new enrollments in each county quarter. PRINCIPAL FINDINGS: Between 2001 and 2007, enrollment grew in all three children's health programs. We controlled for the effects of counties, seasons, and county-specific child poverty rates. There was an increase in enrollment rates of 11 percent in periods when technology-based systems were in use compared with when these approaches were inactive. Non-technology-based approaches, including school-linked approaches, yielded a 12 percent increase in new enrollments rates. Deploying seven to eight strategies yielded 54 percent more new enrollments per 10,000 children compared with periods with none of the specific strategies. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: National health care reform provides new opportunities to expand coverage to millions of Americans. An investment in technology-based enrollment systems will maximize new enrollments, particularly into Medicaid; nontechnological approaches may help identify harder-to-reach populations. Moreover, incorporating several strategies, whether phased in or implemented simultaneously, will enhance enrollments.
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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 | 0,009 | 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 ».