High Out‐of‐Pocket Medical Spending among the Poor and Elderly in Nine Developed Countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The design of health insurance, and the role out-of-pocket (OOP) payments play in it, is a key policy issue as rising health costs have encouraged greater cost-sharing measures. This paper compares the percentage of Americans spending large amounts OOP to meet their health needs with percentages in eight other developed countries. By disaggregating by age and income, the paper focuses on the poor and elderly populations within each. DATA SOURCE: The study uses nationally representative household survey data made available through the Luxembourg Income Study. It includes nations with high, medium, and low levels of OOP spending. STUDY DESIGN: Households have high medical spending when their OOP expenditures exceed a threshold share of income. I calculate the share of each nation's population, as well as subpopulations within it, with high OOP expenditures. PRINCIPAL FINDINGS: The United States is not alone in exposing large numbers of citizens to high OOP expenses. In six of the other eight countries, one-quarter or more of low-income citizens devoted at least 5 percent of their income to OOP expenses, and in all but two countries, more than 1 in 10 elderly citizens had high medical expenses. CONCLUSIONS: For some populations in the sample nations, health insurance does not provide adequate financial protection and likely contributes to inequities in health care delivery and outcomes.
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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 | 0,008 | 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 découle