Weigh More, Pay More? Public Opinion on Varying Health Insurance Contributions among Divergent Weight Groups
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of obesity and its related costs has increased over the past decades. In Germany, obesity-related costs are merely covered by statuary health insurance. Within the statutory health care system, the health insurance contributions do not differ between people with and without health issues, such as being obese. This study aims to investigate the public's opinion about whether people with obesity should pay a higher proportional health care contribution than people of normal weight. METHODS: We conducted a pilot study and collected thereof data of a convenience sample. In total, 179 participants who perceived themselves to be of normal weight (51.40% female; mean age = 32.46, SD = 5.74) were surveyed using a questionnaire. Within this questionnaire, the participants had to rate how high the proportional health care contribution for people with and without obesity should be. Moreover, we assessed participants' antifat attitudes by applying the Fat Phobia Scale and the Implicit Association Test. RESULTS: A paired t test revealed that participants suggest a significantly higher proportional contribution for health insurance for people with obesity compared to people with normal weight (t(178) = 4.51, p < 0.001). Logistic regression analysis indicates that people with stronger explicit (OR = 8.77, p < 0.001) and implicit stigma (OR = 1.06, p = 0.018), and higher BMI (OR = 1.27, p = 0.04) are more likely to suggest an increased contribution rate for people with obesity. CONCLUSION: Although we found that participants suggested higher contribution rates for people with obesity, overall only one-quarter of the participants suggested higher contribution rates for people with obesity, whereas almost three-quarters of the participants did not distinguish the contribution rate for people with and without obesity. Moreover, we found that the participants called for higher insurance premiums for people with and without obesity. Therefore, future studies should consider giving more information about the statutory health care system or the health care contribution rate before asking participants about their opinion.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».