Notice bibliographique
Résumé
preferences, health insurance Objective To promote managed competition in Dutch health insur-ance, the insured are now able to change heaith insurers. They can choose a health insurer with a low flat-rate premium, the best supplementary insurance and/or the best service. As we do not know why people prefer one health insurer to another, we investigated their reasons for selecting their health insurer and assessed the importance of the supplementary benefit package and the flat-rate premium. Methods A self-administered questionnaire was completed by 468 of a total of 884 (52.9%). Data were compared among three groups. The first group comprised those who left one health insurer for another (exit). The second group had joined the health insurer (entry) and the third group comprised those who did not switch (stayers). Results Those in the entry group were statistically significantly less satisfied with their former insurance organization than those in the other groups (exit and stayers) with the insurance organization under investigation. They were also less satisfied than the other groups in respect of the flat-rate premium. Those in the exit group were younger and seemed to be in better health. In general, the insured were only aware of small differences between health insurance funds and the three groups did not differ from each other in this respect. About a quarter of the entry group reported the flat-rate premium as a reason for selecting a particular health insurance fund. However, the most frequently reported reason, for both exit and entry, was the benefit package of the supplementary insurance. Conclusions In the absence of clear differences between insurance organizations, the advantages of managed competition maybe too difficult to achieve.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,837 | 0,591 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».