Against All Odds: What One Family’s Experience Tells Us About Medicaid’s Enduring Role
Notice bibliographique
Résumé
Medicaid is nearly 50 years old. Is it a relic of a different era that should be repealed and replaced, or does its importance endure? Ann Yurcek’s moving “Narrative Matters” essay in the September issue of Health Affairs demonstrates Medicaid’s vital role in health care. Re-imagined a quarter century later, her story underscores just how much this vital role endures. Indeed, Becca Yurcek’s very life is emblematic of the degree to which Medicaid goes where other payers fear to tread. Ann’s Story The events Ann Yurcek relates began nearly 25 years ago in 1989. For readers familiar with Medicaid’s role in American life – especially its role in that incredible space in which health and disability policy intersect – Becca’s story is hardly uncommon. It started with young parents of a healthy and growing family, who were struggling to make ends meet even as a new baby was on the way. The father had begun a new job, but as a result of the peculiarities (a polite term under the circumstances) of the pre-reform insurance system, he was forced to pay for COBRA coverage at his old job even as he paid premiums at the new job – the new employer-sponsored health plan refused to cover Ann.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,006 |
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 ».