The calculation of critical illness insurance premiums with terminal illness condition
Notice bibliographique
Résumé
Long Term Care (LTC) insurance is a treatment insurance related to critical illness conditions. An insured with LTC insurance does not have to worry about the medical care he will need when diagnosed with an illness or undergoing medical treatment. Terminal illness is a critical illness condition when it has reached the final stage and is diagnosed by a specialist that the life expectancy of the insured is less than 12 months since the diagnosis was given. The types of critical illnesses used in this study are cancer, heart disease, stroke, and diabetes mellitus which are the dominant causes of death in Indonesia. The data that used in this research is the form of Indonesia's 2019 mortality table and the data of critical illness patients with terminal illness conditions prevalence from Riskesdas 2018. The single net premium value that need to be paid in this study was obtained by determining the transition probabilities of the multi-state model with 10 states from prevalence of disease and the prevalence of death. Based on the case study, as an example, the amount of single net premium that must be paid by an insured male aged 35 years in good health is IDR 12,692,741 for the protection period and the payment period is 10 years. The compensation value obtained when the insured diagnosed with a terminal illness or die is IDR 300,000,000 where the interest rate used is 3.75%.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».