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 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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».