論文の概要: Assessing Racial Disparities in Healthcare Expenditures Using Causal Path-Specific Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21688v1
• Date: Wed, 30 Apr 2025 14:23:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 18:15:15.314163
• Title: Assessing Racial Disparities in Healthcare Expenditures Using Causal Path-Specific Effects
• Title（参考訳）: 因果経路特異的効果を用いた医療費の人種差の評価
• Authors: Xiaxian Ou, Xinwei He, David Benkeser, Razieh Nabi,
• Abstract要約: 本研究は, 社会経済的地位, 保険アクセス, 健康行動, 健康状態など様々な要因が, これらの格差を媒介する要因を定量化するために, 因果的および反ファクト的経路特異的な効果を用いる。 特定のメディエーターの価値が、選択された因果経路に沿って人種グループ間で一致した反ファクトなシナリオにおいて、支出がどのように異なるかを推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.357338639836869
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Racial disparities in healthcare expenditures are well-documented, yet the underlying drivers remain complex and require further investigation. This study employs causal and counterfactual path-specific effects to quantify how various factors, including socioeconomic status, insurance access, health behaviors, and health status, mediate these disparities. Using data from the Medical Expenditures Panel Survey, we estimate how expenditures would differ under counterfactual scenarios in which the values of specific mediators were aligned across racial groups along selected causal pathways. A key challenge in this analysis is ensuring robustness against model misspecification while addressing the zero-inflation and right-skewness of healthcare expenditures. For reliable inference, we derive asymptotically linear estimators by integrating influence function-based techniques with flexible machine learning methods, including super learners and a two-part model tailored to the zero-inflated, right-skewed nature of healthcare expenditures.
• Abstract（参考訳）: 医療費の人種格差は十分に文書化されているが、基礎となるドライバーは複雑であり、さらなる調査が必要である。 本研究は, 社会経済的地位, 保険アクセス, 健康行動, 健康状態など様々な要因が, これらの格差を媒介する要因を定量化するために, 因果的および反ファクト的経路特異的な効果を用いる。 医療費パネル調査から得られたデータを用いて,特定のメディエーターの価値観が選択された因果経路に沿って人種グループに並んだ反ファクト的シナリオにおいて,支出がいかに異なるかを推定した。 この分析における重要な課題は、医療費のゼロインフレーションと右スキューネスに対処しながら、モデルの誤特定に対する堅牢性を確保することである。 信頼性の高い推定のために,医療費のゼロインフレーション,右スキュードの性質に合わせた2部モデルとスーパーラーナーを含むフレキシブルな機械学習手法とインフルエンス関数に基づく手法を統合することで,漸近線形推定器を導出する。

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