Les réformes du système de santé engagées par les États pour parvenir à une couverture quasi universelle, aux États-Unis
Bibliographic record
Abstract
Résumé Depuis 2005, face à l’impasse politique dans laquelle se trouvent les projets fédéraux de réforme du système de santé et au recul de la couverture par l’assurance, la plupart des États fédérés ont engagé ou proposé des réformes pour améliorer la couverture, mais aussi parfois, pour contrôler les coûts et améliorer la qualité des soins. Les principales composantes des réformes sont: un assouplissement des conditions de ressources pour accéder aux systèmes publics (Medicaid et SCHIP pour les enfants pauvres); des aides pour permettre aux pauvres ne relevant pas de ces systèmes, de souscrire une assurance; la création d’une agence de liaison pour subventionner et/ou fournir directement des assurances; l’obligation pour les individus de s’assurer correctement sous peine de sanction et pour les employeurs n’offrant pas d’assurance à leurs salariés de leur proposer un « cafeteria plan » permettant de souscrire des polices avec primes déductibles du revenu imposable, ou de payer directement l’agence de liaison; des réformes du marché de l’assurance, telles que le regroupement du marché des polices individuelles avec celui des petits groupes ou l’encadrement des pratiques de souscription. Si la Californie a été sur le point de le faire, seul le Massachusetts a mis en place un projet qui allie tous ces éléments. Il est parvenu à améliorer la couverture et l’accès aux soins et à réduire les risques financiers, en particulier pour les pauvres. Deux États ont inclu une obligation dans leur réforme; dans les autres, les réformes ont été axées sur les aides et l’accès aux programmes publics. Les difficultés financières ont arrêté ou réduit les projets de nombreux États, ce qui amène à se tourner de nouveau vers le gouvernement fédéral pour qu’il engage une réforme crédible.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".