Infertility insurance: What coverage exists for physician trainees?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to describe infertility insurance coverage provided to male and female fellows working at institutions that offer advanced infertility training. METHODS: Faculty and fellows working within U.S. and Canadian andrology or reproductive endocrinology and infertility (REI) programs were contacted and asked for a copy of their institutional health insurance summary of benefits. Documents were assessed for coverage of diagnosis and treatment, shared costs, and maximum lifetime coverage for infertility care. RESULTS: Insurance policies from 24 institutions were reviewed; 16 of 24 (66%) institutions covered costs related to the diagnosis of infertility. Six institutions (25%) offered coverage for diagnosis but not treatment. There were 15 (62.5%) institutions that offered some amount of coverage for the treatment of infertility, and the average lifetime maximum was $16 100. Only six of 24 (25%) plans explicitly described a covered male-specific treatment, which included sperm extraction (12.5%), varicocele repair (4.2%), and sperm cryopreservation (8.3%). CONCLUSIONS: For physician trainees, infertility insurance coverage is not universal, policies are not transparent, and treatment for male factor infertility is often omitted. With high costs of infertility treatment, variable insurance coverage, and debt and time constraints, residents and fellows are a particularly vulnerable population that may experience significant financial toxicity when faced with infertility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».