Health insurance coverage and poverty status of postpartum women in the United States in 2019: an ACS-PUMS population-based cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background A quarter of United States (US) postpartum women still report unmet health care needs and health care unaffordability. We aimed to study associations between receipt of health insurance coverage and poverty status/receipt of government financial support and determine coverage gaps overall and by social factors among US postpartum women in poverty. Methods This study design is a cross-sectional study using secondary data. We included women who gave birth within the last 12 months from 2019 American Community Survey Public Use Microdata Sample. Poverty was defined as having an income-to-poverty ratio of less than 100%. We explored Medicaid/government medical assistance gaps among women in poverty. To examine the associations between Medicaid/government medical assistance (exposures) and poverty/government financial support (outcomes), we used age-, race-, and multivariable-adjusted logistic regression models. We also evaluated the associations of state, race, citizenship status, or language other than English spoken at home (exposures) with receipt of Medicaid/government medical assistance (outcomes) among women in poverty through multivariable-adjusted logistic regression. Results It was notable that 35.6% of US postpartum women in poverty did not have Medicaid/government medical assistance and only a small proportion received public assistance income (9.8%)/supplementary security income (3.1%). Women with Medicaid/government medical assistance, compared with those without the coverage, had statistically significantly higher odds of poverty [adjusted odds ratio (aOR): 3.15, 95% confidence interval (95% CI): 2.85–3.48], having public assistance income (aOR: 24.52 [95% CI: 17.31–34.73]), or having supplementary security income (aOR: 4.22 [95% CI: 2.81–6.36]). Also, among postpartum women in poverty, women in states that had not expanded Medicaid, those of Asian or other race, non-US citizens, and those speaking another language had statistically significantly higher odds of not receiving Medicaid/government medical assistance [aORs (95% CIs): 2.93 (2.55–3.37); 1.30 (1.04–1.63); 3.65 (3.05–4.38); and 2.08 (1.86–2.32), respectively]. Conclusions Our results showed that the receipt of Medicaid/government medical assistance is significantly associated with poverty and having government financial support. However, postpartum women in poverty still had Medicaid/government medical assistance gaps, especially those who lived in states that had not expanded Medicaid, those of Asian or other races, non-US citizens, and other language speakers.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».