Work Requirements and Medicaid Disenrollment in Arkansas, Kentucky, Louisiana, and Texas, 2018
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. To identify risk factors for Medicaid disenrollment after the implementation of Arkansas’s work requirements. Methods. Using a 2018 telephone survey of 1208 low-income adults aged 30 to 49 years in Arkansas (expansion state with work requirements implemented in June 2018), Kentucky (expansion state with proposed work requirements blocked by courts), Louisiana (expansion state without work requirements), and Texas (nonexpansion state), we assessed Medicaid disenrollment rates among the age group targeted by Arkansas’s policy. Results. The Medicaid disenrollment rate was highest in Texas (12.8%), followed by Arkansas (10.5%), Kentucky (5.8%), and Louisiana (2.8%). Over half of those who disenrolled in Texas and Arkansas became uninsured, compared with less than a quarter in Kentucky and Louisiana. In multivariate models, Arkansas had significantly higher disenrollment compared with the 3 comparison states; men and non-Hispanic Whites experienced higher disenrollment than women and racial minorities. In Arkansas, having a chronic condition was associated with higher disenrollment. Conclusions. As states debate work requirements and Medicaid reforms, our findings provide insights for policymakers about which populations may be most vulnerable to losing Medicaid coverage.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».