Impact of time of diagnosis on out-of-pocket costs of cancer treatment, a side effect of health insurance design in Australia.
Notice bibliographique
Résumé
• Australia's EMSN helps pa2ents with costly medical treatment expenses. • Study examines cancer diagnosis 2ming impact on out-of-pocket costs. • Quarter 4 diagnosed pa2ents experience higher out-of-pocket costs. • Impact persists across different cancer types and stages. • EMSN and other insurance products could benefit from these findings. 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».