Widow(er) Poverty and Out-of-Pocket Medical Expenditures Near the End of Life
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Elderly widows are three times as likely to live in poverty as older married people. This study investigates the gap in poverty, income, and wealth between these groups. Focus is placed on the role played by out-of-pocket medical expenditures spent on dying spouses. METHODS: A national panel survey of people age 70 and older in 1993 was used. Income, poverty, wealth, and out-of-pocket expenditures were examined before and after widowhood, with comparisons made with couples not experiencing a death. RESULTS: Forty-four percent of the difference in economic status between widow(er)s and married elderly persons was due to disparities in economic status that existed prior to widowhood. The remaining 56% was due to factors more directly related to the death of a spouse, including the loss of income and expenses associated with dying. On average, out-of-pocket medical expenditures in the final 2 years of life were equal to 30% of the couple's annual income. For couples in the bottom quarter of the income distribution, these expenditures were 70% of their income. DISCUSSION: As policy makers continue to debate expansions and reforms of Medicare, the potential effects of these reforms on economic well-being, particularly among widows, should be considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».