Demographics of disenrollment from SCHIP: evidence from NJ KidCare
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The State Children's Health Insurance Program (SCHIP) provides health insurance coverage for children in low-income families. Although there is evidence of substantial disenrollment from SCHIP, few studies have examined how disenrollment varies by demographic characteristics. This study uses data from administrative records of all 41,881 children enrolled prior to April 2000 in NJ KidCare (New Jersey's SCHIP) separate state plans for families with incomes between 133% and 350% of the Federal Poverty Level. Survival methods were used to analyze disenrollment according to demographic and plan characteristics. Reasons for disenrollment were also studied. Overall, 18.9% of children disenrolled within 12 months of enrollment. Disenrollment was higher among non-Hispanic black children, children aged 1 to 5, and children without siblings in NJ KidCare than among their counterparts. Surprisingly, English speakers had the highest disenrollment rate of all language groups. Children in families with moderate income categories for whom premium contributions were required were 3 times as likely as lower-income children to disenroll, principally due to non-payment of premiums. To maximize retention in SCHIP and ensure access to care and continuity of care for low-income children, research is needed concerning why some groups disenroll more quickly.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle