Who Tries to Find Objective Information on Health Care? Findings From the 2010 Health Confidence Survey
Notice bibliographique
Résumé
This paper looks at who currently uses information on health cost, quality, and outcomes, specifically examining differences in information seeking by demographics, health status, health insurance coverage, and opinions about the U.S. health care system. Data comes from the EBRI/MGA 2010 Health Confidence Survey (HCS), a survey that examines a broad spectrum of health care issues, including Americans’ satisfaction with health care today, their confidence in the future of the health care system and the Medicare program, and their attitudes toward health care reform. The 2010 HCS asked a series of questions for the first time regarding whether an individual had ever tried to find objective information on various aspects of cost, quality, and outcomes. Overall, 45 percent of the population reported having tried to find information about the advantages and disadvantages of different treatments, while only 14 percent tried to find information about the number of disciplinary actions taken against a doctor or hospital. About one-quarter tried to find cost information (28 percent for the full costs of different treatments; 24 percent for the costs of different doctors and hospitals). Women, younger individuals, and individuals with higher levels of education were more likely than others to seek information on cost, quality, and access. Individuals who experience an increase in either premiums or cost sharing are more likely than those who do not to seek information. Plan sponsors can use this information to better engage workers and their families. The PDF for the above title, published in the February 2011 issue of EBRI Notes, also contains the fulltext of another February 2011 EBRI Notes article abstracted on SSRN: “Labor-Force Participation Rates of the Population Age 55 and Older: What Did the Recession Do to the Trends?”
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 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 | 0,004 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».