Der Wert der Krankenversicherung: Ein Feldexperiment in Indien

Die Studie misst die Auswirkungen der Krankenversicherung auf die Inanspruchnahme der Gesundheitsversorgung, die Gesundheitsausgaben, den nichtmedizinischen Konsum und das Finanzverhalten der teilnehmenden Haushalte. Die Studie besteht aus einer Auswertung von Haushalten in zwei indischen Distrikten von Karnataka – Mysore und Gulbarga. Um die Wirkung zu messen, wurden Haushalte in eine von drei Behandlungsgruppen und eine Kontrollgruppe, die keine Intervention erhielt, randomisiert. Ein Vergleich des Gesundheits- und Finanzstatus der Haushalte in den Kontroll- und Behandlungsgruppen wird die Auswirkungen der RSBY-Abdeckung identifizieren.

INNOVATIVE ASPEKTE DER STUDIE

Die Studie weist eine Reihe innovativer Merkmale auf, die sie von früheren Krankenversicherungsstudien unterscheiden.

Spillovers von Versicherungen: Die Studie versucht, die Auswirkungen finanzieller und gesundheitlicher Spillovers von Versicherungen abzuschätzen. Beispielsweise kann die formelle Krankenversicherung die informelle Krankenversicherung verdrängen. Die Ermittler untersuchen solche Spillover-Effekte, indem sie Dörfer zufällig verschiedenen Teilzuteilungen von Haushalten zuordnen, um Waffen zu untersuchen. Durch unterschiedliche Teilzuweisungen an jede Studiengruppe in den Dörfern können sie den Anteil der Haushalte in jedem Dorf, der eine Versicherung hat, zufällig variieren. Dies wiederum führt zu unterschiedlichen Spillover-Effekten über die Dörfer hinweg, die die Ermittler unter Verwendung der Kenntnis der Teilallokation in jedem Dorf schätzen.

Kognitive Auswirkungen von Krankheit und Versicherung: Die Forscher untersuchen die kognitiven Vorteile von Krankenversicherung und besserer Gesundheit. Jüngste Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass wirtschaftliche Schocks, vielleicht weil sie Stress verursachen, die kognitive Leistungsfähigkeit des Einzelnen verringern. Dies wiederum führt zu schlechter wirtschaftlicher Entscheidungsfindung und möglicherweise zu Armutsfallen. Die Forscher untersuchen, ob die gleiche Logik für Gesundheitsschocks gilt und ob die Krankenversicherung negative kognitive Effekte im Zusammenhang mit Krankheit verbessert.

Haushaltsinterne Leistungsverteilung: Die Untersucher untersuchen den Effekt der Krankenversicherung auf die Ressourcenverteilung innerhalb der Familie. Indem ignoriert wird, dass Krankenversicherungsprodukte oft eher für einen Haushalt als für eine Einzelperson (in ihrem Fall mit einer Obergrenze auf Haushaltsebene) konzipiert sind, übersehen bestehende Studien potenziell wichtige Verteilungseffekte. Die Ermittler testen auch, ob Frauen und Kinder eher von einer Krankenversicherung profitieren, wenn sie kostenlos zur Verfügung gestellt wird, als wenn Haushalte sich entscheiden, sie zu kaufen. Ein solches Verhalten kann entstehen, weil die Zahlungsbereitschaft der Haushalte für Krankenversicherung und Gesundheitsversorgung je nach Gesundheitszustand der verschiedenen Haushaltsmitglieder unterschiedlich sein kann. Der theoretische Rahmen dieser Studie basiert auf dem kollektiven Modell der Entscheidungsfindung in Haushalten, das es den Ermittlern ermöglicht, zu modellieren, wie eine Politik die Verteilung von Ressourcen innerhalb eines Haushalts und das Wohlergehen verschiedener Haushaltsmitglieder beeinflusst.

STUDIENDESIGN

Studienort: Die Studie wird in 2 Distrikten im Bundesstaat Karnataka – Mysore und Gulbarga – durchgeführt. Die Studienorte wurden anhand der folgenden Kriterien bestimmt. Erstens, weil die Behandlungsgruppe einen RSBY-Versicherungsplan erhalten soll, wählten die Ermittler Bezirke aus, in denen das RSBY-Programm bereits eingeführt wurde. Dadurch wird sichergestellt, dass es eine lokale Versicherungsgesellschaft gibt, die in der Lage ist, RSBY-Versicherung bereitzustellen, und Krankenhäuser mit der Infrastruktur ausgestattet sind, die für die Abwicklung von Zahlungen von RSBY-Versicherungskarten erforderlich ist. Zweitens wählten die Ermittler Bezirke mit beträchtlichen stadtnahen Regionen aus, da eine begrenzte Versorgung mit Krankenhäusern den Wert der Versicherung untergraben kann. Stadtrandgebiete sind ausreichend erschlossen, sodass sie über eine ausreichende Anzahl von Sekundär- und Tertiärkrankenhäusern und ein Verkehrsnetz verfügen, um Patienten den Zugang zu ermöglichen. Die Untersuchung findet ausschließlich in stadtnahen Regionen der jeweiligen Landkreise statt. Drittens wählten die Forscher Bezirke aus, in denen nicht mehr als 50 % der Bevölkerung (26 % in Mysore, 48 % in Gulbarga) auf BPL oder National des Bundesstaates stehen, da die Studienteilnehmer aus dem mittleren und oberen Terzil der Vermögensverteilung stammen Liste des Rural Employment Guarantee Act (NREGA), die hauptsächlich Personen aus dem untersten Terzil der Einkommensverteilung des Landes umfasst. Die Vermeidung der ärmsten Stadtteile sichert einen angemessenen Ertrag an anspruchsberechtigten Haushalten pro Stadtteil. Schließlich wählten die Ermittler einen Staat aus, in dem die Kommunalverwaltung eine substanzielle Zusammenarbeit mit ihrer Studie anbot. Der Arbeitsminister und der Geschäftsführer des lokalen RSBY-Programms in Karnataka sind von der Studie begeistert. Sie hoffen, zu erfahren, was in RSBY funktioniert und was nicht, damit sie das Programm in Zukunft verbessern können.

Ausführliche Beschreibung der Intervention: Nach der Basiserhebung wurden etwa 11.000 Haushalte in 2 Distrikten (Mysore und Gulbarga) randomisiert entweder in die Kontrollgruppe (keine Intervention) oder in eine von drei Behandlungsgruppen aufgenommen. Ziel war es, zu quantifizieren, wie das RSBY-Programm der Gesundheit zugute kommt und Armut reduziert. Unterschiede in den Ergebnissen zwischen den Behandlungs- und Kontrollgruppen im Laufe der Zeit messen die kausale Wirkung der Krankenversicherung auf die gesundheitlichen und finanziellen Ergebnisse.

Experimentelles Zuordnungsverfahren: Die Probanden wurden den vier Studiengruppen unter Verwendung eines zweistufigen, abgestimmten Randomisierungsverfahrens zugeteilt. Zuerst ordneten die Ermittler Dörfer basierend auf Kriterien wie der Dorfbevölkerung zu und randomisierten dann passende Dörfer zu unterschiedlichen Teilzuweisungen für jeden Studienarm. Zweitens passten die Ermittler Haushalte innerhalb des Dorfes auf der Grundlage einer Reihe von Gesundheits- und Finanzmaßnahmen zusammen und ordneten dann zufällig passende Haushalte verschiedenen Armen zu, basierend auf der Teilzuweisung, die diesem Dorf in der ersten Phase zugewiesen wurde.

Die erste Stufe sollte es den Ermittlern ermöglichen, die Spillover-Effekte von Versicherungen zu messen. Die zweite Stufe sollte die Leistung erhöhen. Das Matching von Haushalten anhand von Merkmalen vor der Randomisierung erhöht die statistische Aussagekraft der Studie, weil es die statistische Ähnlichkeit der Haushalte in einer Gruppe über die Randomisierung hinaus erhöht. Es macht die Stichprobe in Bezug auf die Power sogar noch konservativer, als die Power-Berechnungen implizieren.

DATENQUELLEN Die Umfragen wurden entwickelt, um nicht nur Informationen darüber zu sammeln, wie der Nachweis des Zugangs zu Versicherungen die Gesundheit und finanzielle Lage der Haushalte beeinflusst, sondern auch darüber, wie Haushalte mit RSBY interagieren. Die Ermittler werden das gesundheitsbezogene Verhalten, die Inanspruchnahme von Gesundheitsdiensten sowie den Verbrauch und die Finanzen der Haushalte messen, einschließlich der Kosten alternativer Finanzierungsmethoden, die den Haushalten zur Verfügung stehen. Die Ermittler werden diese Ergebnisse verwenden, um die zukünftige Gestaltung der RSBY-Erweiterung zu informieren und die Gestaltung anderer Krankenversicherungssysteme zu beeinflussen. Die Studie wird Daten aus Haushaltsbefragungen, Sonderbefragungen nach schwerwiegenden Gesundheitsereignissen und Daten zu Versicherungsansprüchen erhalten. Fragebögen mit anthropometrischen Gesundheitsmessungen wie Größe, Gewicht, Blutdruck, Hautfalte, Lungenfunktion werden ebenfalls verabreicht. Vor jeder Datenerhebung wurde (und wird) bei zukünftigen Umfragen von allen Teilnehmern eine informierte Zustimmung eingeholt.

Haushaltslistenübung: Die Ermittler identifizierten und rekrutierten zunächst Haushalte aus ausgewählten Dörfern, um an der Studie teilzunehmen. Um diese Haushalte zu identifizieren, führte ihr Befragungspartner, das Center for Microfinance (CMF), die Methode der "partizipatorischen ländlichen Bewertung" durch, um eine Wohnungsliste (eine soziale Karte) mit den Bewohnern des Dorfes durchzuführen. Diese Karte identifizierte Haushaltsnamen, Standorte und Vermögenswerte. Die Haushalte sowohl in der Behandlungs- als auch in der Kontrollgruppe wurden dann auf der Grundlage von zwei Kriterien ausgewählt, die im Abschnitt „Eignungskriterien“ erörtert werden.

Haushaltsumfragen: Für jeden Haushalt werden mehrere Umfragen durchgeführt, darunter eine Basisumfrage, eine jährliche Umfrage, eine ethnografische Umfrage und eine Umfrage nach Gesundheitsereignissen. Jede Umfrage enthält einen gemeinsamen Satz von Kernfragen zu Erwerbsstatus, Einkommen, Gesundheitsinanspruchnahme (stationär und ambulant), Gesundheitsausgaben (stationär und ambulant), Gesundheitsstatus (Symptome und Aktivitäten des täglichen Lebens (ADLs)), nichtmedizinischer Konsum, produktiv und nichtproduktive Vermögenswerte, Kreditaufnahme und Ersparnisse sowie andere Investitionen, einschließlich Bildung. Darüber hinaus enthielt die Grunderhebung Fragen zur Haushaltsdemographie, und sowohl die Grunderhebung als auch die jährliche Erhebung werden nach Kenntnissen und Einstellungen zum Gesundheitssystem und zu den Einrichtungen fragen. Geeignete Fragen wurden aus mehreren indischen Erhebungen (z. B. den sozioökonomischen und konsumbezogenen Erhebungen der NSS und den nationalen Familiengesundheits- und Haushaltserhebungen auf Bezirksebene) sowie früheren internationalen Krankenversicherungsexperimenten entnommen. Jeder dieser Fragebögen wurde zuvor in Pilotversuchen getestet. Die Post Health Event Survey ist eine innovative, hochfrequente Erhebungsmethodik zur effizienteren Erfassung von Krankenhausaufenthaltsdaten. Ein Anreiz von Rs. Bargeld 50 wird zur Verfügung gestellt, um Haushalte anzuregen, mit jeder übersicht zusammenzuarbeiten.

Administrative Anspruchsdaten von RSBY-Servern: Soweit möglich, greifen die Ermittler auf Daten zu Ansprüchen zu, die von Haushalten eingereicht und von der Versicherungsgesellschaft bezahlt wurden, durchgeführte Verfahren sowie Datum und Ort dieser Verfahren. Diese Daten sind nur für Haushalte in der Behandlungsgruppe verfügbar. Das Verhältnis der eingereichten Ansprüche zu den bezahlten Ansprüchen ist ein Maß für die effektive „Dosis“ der Versicherung, die der Behandlungsgruppe gewährt wird.

STÄRKEBERECHNUNGEN Die Prüfärzte verstärkten die vorhandene Studie, um sicherzustellen, dass sie eine Änderung von 0,1 Standardabweichung (25 %) beim primären Ergebnis, Krankenhausaufenthalt, und eine Änderung von 1/3 Standardabweichung (26,5 %) beim sekundären Ergebnis, Finanzstatus, wie angenähert erkennen konnten durch eine zusammengesetzte Messung der Vermögensniveaus, die aus der Umfrage der Indian National Sample Survey (NSS) gezogen wurde. Die Ermittler polsterten die Probe auch auf, um einen Abrieb von 10 % zu ermöglichen. Die erforderlichen Stromberechnungen jeder Gruppe haben ungefähr 2.250 Haushalte. Die Anforderung einer großen Stichprobengröße wird hauptsächlich durch die Seltenheit der Krankenhauseinweisungen verursacht, etwa 2,5 pro 100 Personen pro Jahr in Karnataka.

Da die Ermittler die Größe der ersten Behandlungsgruppe verdoppelt haben, um ihre zentrale Bedeutung in ihrer Analyse zu berücksichtigen, beträgt die Stichprobengröße 11.250 Haushalte (5 x 2.250), ungefähr 56.000 Menschen, die zu gleichen Teilen aus den Distrikten Gulbarga und Mysore stammen. Die Ermittler glauben, dass ihre Stichprobe die Studie zum zweitgrößten Krankenversicherungsexperiment macht, das jemals durchgeführt wurde, das größte war die Seguro Popular-Studie im Jahr 2009.

DATENVERWALTUNG Das Studiendesign wird einen Längsschnittdatensatz von Haushalten der Behandlungs- und Kontrollgruppe generieren. Es wird mindestens zwei Erhebungen der Daten geben – eine Ausgangserhebung und eine jährliche Folgeerhebung. Darüber hinaus werden jene Haushalte, die mindestens ein schwerwiegendes Gesundheitsereignis erlebt haben, in einem separaten Datensatz aus der Post Health Event Survey erfasst. Dieser Längsschnitt ermöglicht es den Ermittlern, die Wirkung von RSBY auf die in den spezifischen Zielen genannten Ergebnisse zu messen. Die Randomisierung von Haushalten in die Behandlungs- und Kontrollgruppen eliminiert das Risiko haushaltsspezifischer Störeffekte auf die Ergebnisse. Die Verwendung einer Basiserhebung minimiert das Risiko zeitvariabler Confounder, die in Haushalten üblich sind, und verbessert die Genauigkeit. Zur Analyse der Daten werden Regressions- und statistische Analysen verwendet.

Die Daten werden in verschlüsselten Dateien gespeichert, auf die nur wichtige Mitglieder des Forschungsteams Zugriff haben. Personenbezogene Daten werden vor der Auswertung vollständig aus dem Datensatz herausgelöst.