Inequities in Unexpected Cost-Sharing for Preventive Care in the United States
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Unexpected out-of-pocket (OOP) costs for preventive care reduce future uptake. Because adherence to service guidelines differs by patient populations, understanding the role of patient demographics and social determinants of health (SDOH) in the incidence and size of unexpected cost-sharing is necessary to address these disparities. This study examined the associations between patient demographics and cost-sharing for common preventive services. METHODS: This cross-sectional study used a national sample of insurance claims for recommended preventive services provided to privately insured adult patients between 2017 and 2020. The relationships between patient demographics and OOP costs were adjusted for service type, insurance type, geographic location, and time trends using regression analysis. Analyses were conducted in 2024. RESULTS: The sample included 1,736,063 unique preventive care encounters of 1,078,010 individuals. Among preventive encounters, 40.3% resulted in OOP costs. Lower-educated patients had 9.4% (OR=1.094; 95% CI=1.082, 1.106) higher odds of incurring OOP costs than patients with college degrees. Low-income patients (annual household income of $49,999 or less) had 10.7% (OR=0.893; 95% CI=0.880, 0.906) lower odds of incurring OOP costs than high-income patients. Conditional on incurring costs, lower educated patients paid $15.07 (95% CI= -$15.24, -$14.91) less than higher educated patients, and low-income patients paid $11.76 (95% CI=$11.58, $11.95) more than high-income patients. Significant differences across racial and ethnic groups were observed. CONCLUSIONS: The likelihood and size of OOP costs for preventive care varied considerably by patient demographics; this may contribute to inequitable access to high-value care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».