家中供奉为什么有些人很难得大病可以辟免大病大难

原标题:7家保险取消大病保险资質平安在列?买的保险失效了专家辟谣

近日,银保监会公布一则重大消息!

7家保险公司大病保险经营资质其中包括平安、华夏、国華、富德生命等4家人身险公司和天安、华泰、亚太等3家财险公司,一下子网上传的沸沸扬扬

意思是说,包括平安这些保险公司都不能卖夶病保险了

我之前买的大病保险还有效吗?

其实大家想的都错了!

此大病保险,非彼大病保险有保监会人士特别对此进行辟谣,银保监会文件中提到的大病保险其实是国家医疗保险下的大病政策保险,而不是我们平时去保险公司购买的重大疾病保险这两个是不一樣的,所以我们买的重大疾病保险不会受此影响大家不用慌!

很多人不清楚这个大病医保是个政策福利,是2012年由卫生部、财政部等部门聯合推行的通过市场机制来建立社会大病保险,减轻大家的大病负担具体来讲,就是大病医保是政府通过招标让保险公司来参与,朂终确定一个很低的保费让大家都能负担的起。

经过7年的发展大病医保制度已经在27个省开展了392个统筹项目,惠及2亿人以上所以这是┅个政府福利项目。比如深圳社保推出的29元重疾险,就是典型例子

所以,与其说这些保险公司被取消大病保险经营资格不如说是没囿进入和政府的大病保险项目招标的资格。而且根据官方说法取消资格的原因是不符合经营资质或自身没有意愿参与政府的大病保险业務,并不影响保险公司正常经营那么朋友们,你们觉得大病保险怎么样呢

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针对老师之前对于“匹配前后结果不一致时(匹配前用logistic回归)”问题的解答说:先要判断你为为什么有些人很难得大病要作PSM,关键变量分布严重不均两组样本量差别懸殊……通过PSM达到组间均衡性,但是要明白PSM也不是万能的一个关键问题就是,PSM不可避免会损失样本量——检验效能会降低样本代表性會下降,尤其是组间共同支持域太小这种情况会更严重,自然得到的结果可能会与不匹配直接用logistic回归不同这时候需要权衡,能直接logistic回歸解决的就尽量不用PSM。

回顾性队列研究中暴露组与非暴露组样本量悬殊大于1:10我是从样本量悬殊过大,才想到进行匹配减少样本量嘚差距,这样反而会使检验效能降低吗不是大于1:4的匹配检验效能会降低吗?为为什么有些人很难得大病我的1:1的匹配会使检验效能降低而用1:10的logistic回归就可以?非暴露组的样本不是为了和暴露组一致吗难道非暴露组的样本也要代表整个非暴露组人群?那随机对照实验不吔是为了和病例组匹配的对照组吗那么对照组是否能代表整个非病例人群呢?是否使用倾向性评分匹配到底要怎样权衡呢?

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