An Econometric Study of the Determinants of Canada’s Non-reimbursable Medical Care Costs
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Several studies have assessed the linkages between household factors and non-reimbursable medical costs over the years. However, there still exists a substantial gap in information on non-reimbursable medical costs in Canada that requires addressing. For instance, more information is needed about the extent and variation of the non-reimbursable medical costs across Canada. Even less is known about the prevalence of these costs among different population segments. We use the survey of household spending data to predict non-reimbursable medical costs across Canada’s 10 provinces. Methods In order to estimate the predictors of non-reimbursable medical costs in Canada, descriptive assessments and weighted cross-sectional regression analyses were conducted. Regression estimates on the Canadian survey of household spending data were performed to estimate the econometric predictors of non-reimbursable medical costs. Results Findings showed significant variation in non-reimbursable medical costs across the country’s 10 provincial regions. More importantly, they show that the share of earnings spent on non-reimbursable medical services is negatively associated with household earnings itself (estimated, coefficient of ln (Earnings) =-0.73, -0.73, -0.85, ∀ p <5% for 2004, 2009, 2015, respectively), while at the same time increasing with agedness (estimated, coefficient of Canadians aged>65 years = 0.58 & 0.82, ∀ p <5% versus Canadians aged < 19 years, for 2004, 2009, respectively), feminine gender (estimated, coefficient of feminine gender =0.28, 0.22, ∀ p <5% versus masculine gender for 2004, 2009, respectively), married status, living in large-sized families, and ill-health. Conclusion In Canada, non-reimbursable medical costs differ substantially by province and across socioeconomic, demographic, and health dimensions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».