Closing the Coverage Gaps: Reducing Health Insurance Disparities in Massachusetts
Notice bibliographique
Résumé
Massachusetts has been exemplary in developing health insurance coverage policies to cover its residents. By 2019, the state's uninsurance rate was 3.0 percent, the lowest rate in the nation, representing about 204,000 uninsured residents. While the state's overall uninsured rate at a given point in time is low, more than twice as many people - 503,000, or 7.3 percent of the population - experienced a gap in coverage over the previous twelve months. And importantly, not all groups benefit equally. People who are Black or Hispanic, or who have lower incomes, experience significantly higher rates of uninsurance than the state population overall. As a result, these groups are more likely to face access barriers and financial insecurity associated with being uninsured.The purpose of this report is to begin charting a course toward closing the coverage gaps in Massachusetts, with a particular focus on creating a more racially and ethnically equitable system of coverage. The report and accompanying infographics describe the people in Massachusetts without health insurance and the barriers to coverage they face, including affordability, administrative complexity, and immigration, language, and cultural barriers. It then proposes a menu of policy options that address the specific circumstances in Massachusetts. The proposed options are meant to inform a statewide conversation about the best approaches to closing the remaining coverage gaps in Massachusetts and removing structural barriers that result in racial and ethnic disparities in health insurance coverage.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».