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Enregistrement W2528127173 · doi:10.1377/hlthaff.2016.0693

Marketplace Plans With Narrow Physician Networks Feature Lower Monthly Premiums Than Plans With Larger Networks

2016· article· en· W2528127173 sur OpenAlexaff
Daniel Polsky, Zuleyha Cidav, Ashley Swanson

Notice bibliographique

RevueHealth Affairs · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIssuerPlan (archaeology)Health insuranceActuarial scienceBusinessHealth planPreferred provider organizationValue (mathematics)Managed careRisk poolMarketingHealth careFinanceInsurance policyKey person insuranceEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The introduction of health insurance Marketplaces under the Affordable Care Act has been associated with growth of restricted provider networks. The value of this plan design strategy, including its association with lower premiums, is uncertain. We used data from all silver plans offered in the 2014 health insurance exchanges in the fifty states and the District of Columbia to estimate the association between the breadth of a provider network and plan premiums. We found that within a market, for plans of otherwise equivalent design and controlling for issuer-specific pricing strategy, a plan with an extra-small network had a monthly premium that was 6.7 percent less expensive than that of a plan with a large network. Because narrow networks remain an important strategy available to insurance companies to offer lower-cost plans on health insurance Marketplaces, the success of health insurance coverage expansions may be tied to the successful implementation of narrow networks.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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