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Enregistrement W4393361624 · doi:10.2196/50622

Evidence From the China Family Panel Studies Survey on the Effect of Integrating the Basic Medical Insurance System for Urban and Rural Residents on the Health Equity of Residents: Difference-in-Differences Analysis

2024· article· en· W4393361624 sur OpenAlexvenueno aff
Ying-Ying Meng, Yu Ran, Huixin Bai, Junqiang Han

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintChinaEquity (law)Medical Expenditure Panel SurveyPanel surveyEnvironmental healthBusinessActuarial scienceHealth insuranceEconomic growthGeographyMedicineHealth careEconomicsDemographic economicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The fragmentation of the medical insurance system is a major challenge to achieving health equity. In response to this problem, the Chinese government is pushing to establish the unified Urban and Rural Resident Basic Medical Insurance (URRBMI) system by integrating the New Rural Cooperative Medical Scheme and the Urban Resident Basic Medical Insurance. By the end of 2020, URRBMI had been implemented almost entirely across China. Has URRBMI integration promoted health equity for urban and rural residents? OBJECTIVE: This study aims to examine the effect of URRBMI integration on the health level of residents and whether the integration can contribute to reducing health disparities and promoting health equity. METHODS: We used the staggered difference-in-differences method based on the China Family Panel Studies survey from 2014 to 2018. Our study had a nationally representative sample of 27,408 individuals from 98 cities. We chose self-rated health as the measurement of health status. In order to more accurately discern whether the sample was covered by URRBMI, we obtained the exact integration time of URRBMI according to the official documents issued by local governments. Finally, we grouped the sample by urban and rural areas, regions, and household income to examine the impact of the integration on health equity. RESULTS: We found that overall, the URRBMI integration has improved the health level of Chinese residents (B=0.066, 95% CI 0.014-0.123; P=.01). In terms of health equity, the results showed that first, the integration has improved the health level of rural residents (B=0.070, 95% CI 0.012-0.128; P=.02), residents in western China (B=0.159, 95% CI 0.064-0.255; P<.001), and lower-middle-income groups (B=0.113, 95% CI 0.004-0.222, P=.04), so the integration has played a certain role in narrowing the health gap between urban and rural areas, different regions, and different income levels. Through further mechanism analysis, we found that the URRBMI integration reduced health inequity in China by facilitating access to higher-rated hospitals and increasing reimbursement rates for medical expenses. However, the integration did not improve the health of the central region and low-income groups, and the lack of access to health care for low-income groups was not effectively reduced. CONCLUSIONS: The role of URRBMI integration in promoting health equity among urban and rural residents was significant (P=.02), but in different regions and income groups, it was limited. Focusing on the rational allocation of medical resources between regions and increasing the policy tilt toward low-income groups could help improve the equity of health insurance integration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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