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Enregistrement W2152724335 · doi:10.1215/03616878-1407640

We All Want It, but We Don't Know What It Is: Toward a Standard of Affordability for Health Insurance Premiums

2011· article· en· W2152724335 sur OpenAlexaboutno aff
Peter Muennig, Bhaven N. Sampat, Nicholas Tilipman, Lawrence D. Brown, Sherry Glied

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Politics Policy and Law · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVignettePublic economicsSubsidyActuarial scienceHealth insuranceDebtQuarter (Canadian coin)Health careMedicaidEconomicsBusinessFinanceEconomic growthPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2010 Patient Protection and Affordable Care Act (P.L. 111-148), or ACA, requires that U.S. citizens either purchase health insurance or pay a fine. To offset the financial burden for lower-income households, it also provides subsidies to ensure that health insurance premiums are affordable. However, relatively little work has been done on how such affordability standards should be set. The existing literature on affordability is not grounded in social norms and has methodological and theoretical flaws. To address these issues, we developed a series of hypothetical vignettes in which individual and household sociodemographic characteristics were varied. We then convened a panel of eighteen experts with extensive experience in affordability standards to evaluate the extent to which each vignette character could afford to pay for one of two health insurance plans. The panel varied with respect to political ideology and discipline. We find that there was considerable disagreement about how affordability is defined. There was also disagreement about what might be included in an affordability standard, with substantive debate surrounding whether savings, debt, education, or single parenthood is relevant. There was also substantial variation in experts' assessed affordability scores. Nevertheless, median expert affordability assessments were not far from those of ACA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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