Medical Expenditure Panel Survey

机器学习模型显示，COVID-19后医疗保健财务脆弱性的稳定预测因素

一项新研究分析了美国2019年和2021年的医疗支出面板调查数据，以评估COVID-19大流行前后美国的医疗保健财务脆弱性。研究人员将高财务负担定义为自付医疗费用超过家庭收入的10%。分析采用了逻辑回归、随机森林和梯度提升模型，发现贫困状况、保险覆盖和处方药支出是财务脆弱性的关键预测因素。尽管差异依然存在，但在大流行前数据上训练的模型对大流行后数据仍具有显著的预测能力，表明财务压力的核心预测因素是稳定的。