Service Utilization in Long Term Care Insurance and the Effectiveness of the Service
Notice bibliographique
Résumé
Due to high speed aging, there is an increasing financial risk in the Long Term Care Insurance in Japan. Hence it is needed that each service provided through this public insurance system has high value for money. As a first step, in evaluating the effectiveness of long term care services, we observed the variations in the severity in need of and care on the service utilizations by individuals' grade in need of and care. We used five-year panel data on LTCI beneficiaries living in Shimane-prefecture in Japan. Samples consist of 68.2% women and 31.8% of men. LTCI beneficiaries are basically above 65 years old. Three quarter of them is above 75 years old. In our observational period (2000-2005), a half of them experienced increase in need of and care. The higher beneficiaries are graded, the smaller fraction of them experienced increase in need: 51.23 % of beneficiaries in support, 34.59% in long-term care 1, 30.97%, 29.10%, 15.86% in requiring long-term care through 2 to In contrast, the mortality rates are higher among beneficiaries with lager need. 26.39% of beneficiaries in support die in five year observational period. The mortality rate is increasing from 40.98%: long-term care 1 to 74.17%: long-term care 4. We evaluated the relationship between the service utilization and the increase in need of and care with regression. We took into account of endogenous property of the variables, whether the beneficiary was dead or alive, whether in-house care or institutional care was chosen, and so on. We discuss about our results with special emphasis on the role of long term care system.
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 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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».