Inequities in Access: The Impact of a Segmented Health Insurance System on Physician Visits and Hospital Admissions Among Older Adults in the 2014 China Family Panel Studies
Notice bibliographique
Résumé
The fragmentation of job-based and community-based insurance plans inevitably undermines health care accessibility in China’s market-oriented health system, especially for uninsured and rural residents. Based on the 2014 China Family Panel Studies, this secondary data analysis examined whether socioeconomic indicators, health-related determinants, and particularly social health insurance status affect physician visits in the past 2 weeks and hospital admissions in the past 12 months among a representative sample of older adults (n = 6,570). Grounded in Andersen’s behavioral framework, 2 series of logistic regression analyses were performed: one was built in a hierarchical manner, assessing blocks of predisposing, enabling, health-need, and lifestyle-behavioral factors; the other was conducted in a cross-referencing manner, comparing uninsured populations with job-based and community-based insurance enrollees. Results show that, after full adjustment, the odds of physician visits were lower among urban insurance enrollees (OR = 0.67, 95% CI: 0.47–0.97) than rural residents. For hospital admissions, both uninsured elders (OR = 0.65, 95% CI: 0.48–0.87) and community-based insurance enrollees (OR = 0.67, 95% CI: 0.47–0.97) had lower use of inpatient care than job-based insurance enrollees, demonstrating inequitable access. This study suggests that policy efforts should unify the social health insurance system to combat existing insurance-related inequities in health care use for underserved aging populations.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».