Does Health Insurance Make You Fat?
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of obesity has been rising dramatically in the U.S., leading to poor health and rising health care expenditures.The role of policy in addressing rising rates of obesity, however, is controversial.Policy recommendations for interventions intended to influence body weight decisions often assume the obesity creates negative externalities for the non-obese.We build on earlier work demonstrating that this argument depends on two important assumptions: 1) that the obese do not pay for their higher medical expenditures through differential payments for health care and health insurance, and 2) that body weight decisions are responsive to the incidence of medical care costs associated with obesity.In this paper, we test the latter proposition -that body weight is influenced by insurance coverage -using two approaches.First, we use data from the Rand Health Insurance Experiment, in which people were randomly assigned to varying levels of health insurance, to examine the effect of generosity of insurance coverage on body weight along the intensive coverage margin.Second, we use instrumental variables methods to estimate the effect of type of insurance coverage (private, public and none) on body weight along the extensive margin.We explicitly address the discrete nature of the endogenous indicator of health insurance coverage by estimating a nonlinear instrumental variables model.We find weak evidence that more generous insurance coverage increases body mass index.We find stronger evidence that being insured increases body mass index and obesity.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».