States' Performance in Reducing Uninsurance Among Black, Hispanic, and Low-Income Americans Following Implementation of the Affordable Care Act
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».