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Enregistrement W3186070501 · doi:10.1089/heq.2020.0102

States' Performance in Reducing Uninsurance Among Black, Hispanic, and Low-Income Americans Following Implementation of the Affordable Care Act

2021· article· en· W3186070501 sur OpenAlexaboutno aff
Gregory Lines, Kira Mengistu, Megan Rose Carr LaPorte, Deborah Lee, Lynn Anderson, Daniel Novinson, Erica Dwyer, Sonja Grigg, Hugo Amador Herrera Torres, Gaurab Basu, Danny McCormick

Notice bibliographique

RevueHealth Equity · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyHealth insurancePatient Protection and Affordable Care ActPercentage pointMedicineQuarter (Canadian coin)Low incomeBehavioral Risk Factor Surveillance SystemDemographic economicsHealth careGerontologyEnvironmental healthGeographyPopulationPolitical scienceEconomicsStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To assess state-level variation in changes in uninsurance among Black, Hispanic, and low-income Americans after implementation of the Affordable Care Act (ACA). Methods: We analyzed data from the Behavioral Risk Factor Surveillance System from 2012 to 2016, excluding 2014. For Black, Hispanic, and low-income (<$35,000/year) adults 18–64 years of age, we estimated multivariable regression adjusted pre- (2012–2013) to post-ACA (2015–2016) percentage point changes in uninsurance for each U.S. state. We compared absolute and relative changes and the proportion remaining uninsured post-ACA across states. We also examined whether state-level variation in coverage gains was associated with changes in forgoing needed care due to cost. Results: The range in the percentage point reduction in uninsurance varied substantially across states: 19-fold for Black (0.9–17.4), 18-fold for Hispanic (1.2–21.5), and 23-fold for low-income (1.0–27.8) adults. State-level variation in changes in uninsurance relative to baseline uninsurance rates also varied substantially. In some states, more than one quarter of Black, one half of Hispanic, and approaching one half of low-income adults remained uninsured after full implementation of the ACA. Compared with states in the lowest quintile of change in coverage, states in the highest quintile experienced greater improvements in ability to see a physician. Conclusions: Performance on reducing uninsurance for Black, Hispanic, and low-income Americans under the ACA varied substantially among U.S. states with some making substantial progress and others making little. Post-ACA uninsurance rates remained high for these populations in many states.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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