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Enregistrement W3128694934

Choosing Affordable Health Insurance

2020· article· en· W3128694934 sur OpenAlexaboutno aff
Govind Persad

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Systems and Judicial Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAppealMedicaidActuarial scienceBusinessPatient Protection and Affordable Care ActHealth carePsychological interventionSelf-insuranceGroup insuranceInsurance policyPublic economicsHealth insuranceIncome protection insuranceGeneral insuranceEconomicsPolitical scienceLawMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Affordable Care Act ("ACA") made health insurance accessible to many. Yet unaffordable insurance still abounds. This Article proposes a strategy for improving affordability that enables health insurance purchasers to choose, within reasonable limits, which treatments their insurance covers. After critiquing recently proposed strategies for improving affordability and reviewing past legal scholarship on content choice in health insurance, this Article introduces the "Affordable Choices" framework. This framework regulates choice in four ways. First, health plans should only exclude treatments whose merits are subject to reasonable disagreement among patients and physicians. Second, plans should appeal to purchasers' health-related values- values about the sort of life they want to live-rather than predictions about their health status. Third, plans should include interventions like vaccines that protect others from harm. Fourth, excluded interventions should be those costly enough that exclusion meaningfully shifts affordability. This Article will then discuss potential plan offerings, such as "international reference coverage" based on national plans in other developed countries like Canada or the United Kingdom, and discuss what legal reforms-if any-would be needed in order to offer Affordable Choices plans as part of ACA exchanges, employer-provided insurance, Medicare, or Medicaid. This Article then considers legal and ethical objections that ill people, plan purchasers, society, or providers might advance. It first addresses the objection that Affordable Choices plans will unfairly raise health insurance costs for less healthy people and argues that requiring plans to appeal to healthrelated values rather than health status expectations will help to avoid this problem. It then explains how the Affordable Choices framework can be structured to protect purchasers from misprediction or choice overload. Turning to objections from society, this Article explains how choice about the content of insurance is compatible with solidarity among insured patients, albeit liberal solidarity (focused on the framework that enables choice for all) rather than communitarian solidarity (focused on the substantive content of individuals' choices). It also explains how Affordable Choices plans can be compatible with state requirements regarding specific benefits and with an- tidiscrimination law. Last, it explains why participation in Affordable Choices plans accords, rather than conflicts, with providers' legal obligations and ethical duties, and argues that providers are not only permitted but ethically encouraged to protect patients from financial hardship.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,003

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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