Medical Savings Accounts: will they reduce costs?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical Savings Accounts are an attempt to reduce health care costs by transferring responsibility for expenditures to patients, while providing them with state-supported base amounts to cover some of the costs. We wondered whether such a system would actually be effective, given the fact that medical care expenditures (and illness) are unequally distributed across the population. METHODS: We used the Manitoba Population Health Research Data Respository to assess costs incurred by individual residents of Manitoba for all physician visits and admissions to hospital between 1997 and 1999, and we calculated an average expenditure per person per year over the 3 years. RESULTS: During fiscal years 1997-1999, physician and hospital costs that could be attributed to individual Manitoba residents averaged $730 each year. Most users accounted for very little expenditure. About 40% of the entire population of Manitoba used less than $100 each, and 80% used less than $600. The highest-using 1% of the Manitoba population accounted for 26% of all spending on hospital and physician care, whereas the lowest-using 50% accounted for 4%. When examined by age category, the results were similar. Even in the highest age category, most of the population falls into the low-usage category. If the entitlement under a Medical Savings Account scheme was set at the current average cost of $730 per year, then total spending by government on health care for this healthy group would increase (by $505 million) rather than decrease. If the "catastrophic threshold," above which the insurer would pay costs, was set at $1,000 per year, then the sickest 20% of Manitoba residents would become personally responsible for just over $60 million of current health care costs. The net result is a 54% increase in spending on hospital and physician costs that can be allocated to individuals. INTERPRETATION: Medical Savings Accounts will not save money but will instead, under most formulations, lead to an increase in spending on the healthiest members of the population.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».