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Enregistrement W4389083095 · doi:10.2196/49603

Effects of the Implementation of Transport-Driven Poverty Alleviation Policy on Health Care–Seeking Behavior and Medical Expenditure Among Older People in Rural Areas: Quasi-Experimental Study

2023· article· en· W4389083095 sur OpenAlexvenueno aff
Yuanyang Wu, Qianning Wang, Feiyang Zheng, Tiantian Yu, Yanting Wang, Si Fan, Xinping Zhang, Lianping Yang

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPovertyEnvironmental healthHealth careRural areaPublic economicsPublic healthPsychologyMedicineGerontologyBusinessEconomic growthNursingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Improving the rural residents' accessibility to and affordability of health care is recognized as a common target globally. The Health in All Policies approach, from the Declaration of Helsinki to the United Nations' Decade Of Healthy Ageing, strengthened the far-reaching effect of large-scale public policies on health care-seeking behavior; however, the effects of national transport policy on health care-seeking behavior is unclear. OBJECTIVE: This quasi-experimental study aimed to examine the effects of the implementation of transport-driven poverty alleviation (TPA) policy on health care-seeking behavior and medical expenditure among older adults in rural areas and the mechanism underlying these effects. METHODS: We designed a quasi-experiment to estimate the effects of TPA policy implementation on health care-seeking behavior and medical expenditure among older adults in rural areas through a difference-in-differences (DID) analysis based on data from the China Health and Retirement Longitudinal Study in 2011, 2013, 2015, and 2018. The underlying mechanism was analyzed and effect modification patterns were further investigated by poor households, health status, and age. RESULTS: Our findings validated a positive contribution of TPA policy on health care-seeking behavior among older adults in rural areas. After the implementation of TPA policy, the number of inpatient visits increased by annually 0.35 times per person, outpatient medical expenditure increased by 192% per month, and inpatient medical expenditure increased by 57% annually compared with those of older adults in rural areas without the implementation of TPA policy. Further, there was a significant modification effect, with a positive effect among poor households, healthier older adults, and those aged 60-80 years. Additionally, the policy improved the patients' capabilities to seek long-distance care (β=23.16, 95% CI -0.99 to 45.31) and high-level hospitals (β=.08, 95% CI -0.02 to 0.13), and increased individual income to acquire more medical services (β=4.57, 95% CI -4.46 to 4.68). CONCLUSIONS: These findings validate the positive contribution of TPA policy on health care-seeking behavior among older adults in rural areas; however, the medical expenditure incurred was also high. Concerted efforts are needed to address health care-seeking dilemmas in rural areas, and attention must be paid to curbing medical expenditure growth for older adults in rural areas during TPA policy implementation.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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