The impacts of health insurance on financial strain for people with chronic diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to ongoing expenses for both short-term and long-term needs for health services, people with chronic diseases tend to struggle with financial hardship. Health insurance is employed as a useful tool in aiding people to solve such financial strain. This study aims to examine and compare the impacts of public and private health insurance on solving financial barriers for people with chronic diseases. METHODS: This research obtained an outpatient sample consisted of 1739 individuals and an inpatient sample consisted of 1034 individuals. We employed a Chi-square test and a two-sample T-test to explore differences in financial strain and insurance status between people with chronic diseases and those without. Then we adopted binary logistic regression technique to assess the impacts of different types of health insurance on outpatient and inpatient financial strain for people with chronic diseases. RESULTS: Our research has five key findings: first, people with chronic diseases were more likely to experience both the outpatient and inpatient financial strain (P < 0.01); second, public health insurance was found to reduce the outpatient financial strain; third, private health insurance was found to positively associate with inpatient financial barriers; fourth, Urban Employment Insurance (UEI) was expected to reduce both the outpatient and inpatient financial barriers, while self-paid private insurance (SPI) was positively associated with inpatient financial barriers; and fifth, income was identified as a positive predictor of having outpatient and inpatient financial strain. CONCLUSIONS: Public health insurance has the potential to reduce the outpatient financial strain for people with chronic diseases. Private health insurance was identified as a positive predictor of inpatient financial strain for people with chronic diseases. Policy should be proposed to promote the capacity of public health insurance and explore the potential effects of private health insurance on solving the inpatient financial barriers faced by people with chronic diseases in China.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».