Publicly funded medical savings accounts: expenditure and distributional impacts in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the findings from simulations of the introduction of publicly funded medical savings accounts (MSAs) in the province of Ontario, Canada. The analysis exploits a unique data set linking population-based health survey information with individual-level information on all physician services and hospital services utilization over a four-year period. The analysis provides greater detail along three dimensions than have previous analyses: (1) the distributional impacts of publicly funded MSAs across individuals of differing health statuses, incomes, ages, and current expenditures; (2) the impact of differing degrees of risk adjustment for MSA contributions; and (3) the impact of MSA funding over multiple years, incorporating year-to-year variation in spending at the individual level. In addition, it analyses more plausible designs for publicly funded MSAs than the existing studies. Government uses information available from year t - 1 to allocate its budget for year t in a manner that is ex ante fiscally neutral for the public sector: the government first withholds funds equal to expected catastrophic insurance payments under the MSA plan, and then allocates only the balance to individual MSA accounts. The government captures the savings associated with reduced health-care utilization under MSAs and we examine deductibles that vary by income rather than by current health-care expenditures. The impacts on public expenditures under these designs are more modest than in the previous studies and under plausible assumptions MSAs are predicted to decrease public expenditures. MSAs, however, are also predicted to have unavoidable negative distributional consequences with respect to both public expenditures and out-of-pocket spending.
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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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 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 ».