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Enregistrement W4393098545 · doi:10.1016/j.healthpol.2024.105055

Impact of time of diagnosis on out-of-pocket costs of cancer treatment, a side effect of health insurance design in Australia.

2024· article· en· W4393098545 sur OpenAlexaboutno aff
Maryam Naghsh Nejad, Kees Van Gool

Notice bibliographique

RevueHealth Policy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésQuarter (Canadian coin)MedicineActuarial scienceRobustness (evolution)Health insuranceMedical costsHealth economicsOperations managementHealth careBusinessEconomicsPublic healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Extended Medicare Safety Net (EMSN) in Australia was designed to provide financial assistance to patients with high out-of-pocket (OOP) costs for medical treatment. The EMSN works on a calendar year basis. Once a patient incurs a specified amount of OOP costs, the EMSN provides additional financial benefits for the remainder of the calendar year. Its design is similar to many types of insurance products that have large deductibles and are applied on a calendar year basis. This study examines if the annual quarter within which a patient is diagnosed with cancer has an impact on the OOP costs incurred for treatment. We use administrative linked data from the Sax Institute's 45 and Up Study. Our results indicate that the timing of cancer diagnosis has a significant impact on OOP costs. Specifically, patients diagnosed in the fourth quarter of the calendar year experience significantly higher OOP costs compared to those diagnosed in the first quarter of the year. This pattern persists after controlling for different types of cancer and different stages of cancer and robustness checks. These findings have important implications for the design of the EMSN, as well as other insurance products.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations0
Publié2024
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