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Enregistrement W2986102336 · doi:10.1186/s12913-019-4657-1

The effects of compulsory health insurance on birth outcomes: evidence from China’s UEBMI scheme

2019· article· en· W2986102336 sur OpenAlexaff
Di Tang, Xiangdong Gao, Peter C. Coyte

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndogeneityPropensity score matchingPublic healthLow birth weightAdverse selectionEnvironmental healthHealth economicsActuarial scienceDemographyPregnancyBusinessNursingEconometricsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite extensive research concerning the impact of health insurance on the advancement of infant health in developed countries, few studies have adjusted their results for potential confounding due to adverse selection in insurance coverage, wherein those who anticipate a need for health services tend to be the ones that acquire insurance. The presence of compulsory health insurance in China, such as the Urban Employee Basic Medical Insurance (UEBMI) scheme may provide an opportunity to estimate the effect of health insurance on infant health, by reducing the endogeneity problem into insurance due to the adverse selection. The objective is to assess the relationship between UEBMI and infant health outcomes in one sizeable municipal-level obstetrics hospital in Shanghai, East China. METHODS: Medical records data from the Shanghai First Maternity and Infant Hospital from January 1, 2013 to April 30, 2019 were used to form an analysis dataset of 160,429 live births which was comprised of Shanghai residents with UEBMI coverage (n = 101,153) and women without any insurance coverage (n = 59,276). A propensity score matching approach using conjoint quantile regression and probit regression models was used to eliminate latent endogeneity of UEBMI coverage in order to garner robust results. Further analysis stratified by maternal migrant status was conducted to further assess the sensitivity of the findings to distinct patient subgroups. RESULTS: The UEBMI scheme was shown to be associated with improvements in infant birth outcomes. The scheme was associated with: an increase in birth weight of about 30 g (p < 0.001, 95% CI 23.908-35.295). This finding was evident in other five different birth outcomes (premature birth, low birth weight, very low birth weight, low Apgar score, and an abnormal health condition at birth). After stratifying by migrant status, the UEBMI was shown to have a greater effect on migrants compared to local residents of Shanghai. CONCLUSIONS: Our findings suggest that health insurance coverage for pregnant women, especially for migrants, has the potential to significantly and directly improve infant health outcomes. Further research is required to determine whether these findings can be replicated for other Chinese jurisdictions.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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