Can't escape it: the out‐of‐pocket cost of health care in Australia
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: To analyse the annual out-of-pocket (OOP) expenditure on health care as directly reported by Australian households grouped into older households (those with a reference person aged ≥ 65 years) and younger households (those with a reference person aged < 65 years). DESIGN: Descriptive analysis of statutory data collected by the Australian Bureau of Statistics. SETTING AND PARTICIPANTS: Probability sample of 9774 households across all states and territories. MAIN OUTCOME MEASURES: OOP expenditure on health care. RESULTS: The mean annual OOP expenditure on health care among the older households was estimated as $3585 ± $686 (9.4% of the total expenditure on all goods and services), and among the younger households, it was $3377 ± $83 (4.7% of the total expenditure on all goods and services). Cost of medicines (mainly non-prescription drugs and to a lesser extent the copayments for Pharmaceutical Benefits Scheme scripts) was the biggest item of expenditure for the older households, and the cost of private health insurance (PHI) was the most expensive item for the younger households. Overall, the OOP expenditure, as reported by the Australian households, was $28.7 ± $1.3 billion compared with $21.2 billion as reported by the Australian Institute of Health and Welfare. Unlike our estimate, the Institute's figure was based on statutory data collections and did not include the cost of PHI premiums. CONCLUSIONS: OOP expenses account for almost a quarter (22%) of the total health care costs in Australia. The mean annual OOP expenditure was slightly higher for the older households compared with the younger households, despite the fact that the older households had significantly lower income and had greater access to health care cards, which were used to defray additional health care costs associated with age.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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