医療費配分に関する調査、米国中流階級 2026
医療を遅らせたり、処方薬をスキップしたり、医療イベントに対する経済的恐怖についての55人の保険加入米国中流階級成人のシミュレーションパネル。歴史的データに対して80-95%の精度が検証済み。
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回答は根本的な信念によって大きく分かれています。目に見えるサンプルは、コホートが実際にどのように集まっているかを示しており、ほとんどの集団が一方向に偏っています。
- 年齢、国、収入別のクロスタブ付きの 15 以上の統計
- ダウンロード可能な 5 つのチャート
- 生の回答データ (CSV)
- このパネルに自分の質問をする
方法論
この調査は、55人の保険加入米国中流階級成人のシミュレーションパネルを基にしており、世帯収入は$60k-180kの範囲で、雇用主PPO、雇用主HDHP、ACAマーケットプレイス、メディケアアドバンテージのカバレッジを含みます。各回答者は、歴史的な保険請求データ、地域の生活費指数、家庭予算のベンチマークに対してキャリブレーションされたMindsペルソナです。保持された人間の応答に対する精度は、医療行動に関するプロンプトに対して80-95%で検証されています。
完全に解除された調査には、収入帯、プランタイプ、地域別の14のクロスタブ統計、ダウンロード可能なチャート、生の応答CSV、パネルへの無制限のフォローアップ質問アクセスが含まれています。
過去12ヶ月間の費用による医療の遅延
医療イベントが経済的困難を引き起こすことへの恐怖
過去1年の費用による処方薬のスキップ
55 人の回答者からなる合成オーディエンスに基づいています。ベンチマークとの一致度は、オーディエンス、質問、根拠、参照調査によって異なります。
パネル構成
- 1$60k-90k32%
- 2$90k-130k38%
- 3$130k-180k22%
- 4$180k+8%
- 1雇用主PPO44%
- 2雇用主HDHP26%
- 3ACAマーケットプレイス18%
- 4メディケアアドバンテージ8%
- 5その他4%
- 1南部36%
- 2中西部24%
- 3西部22%
- 4北東部18%
医療の遅延は保険加入者の中流階級の間でほぼ普遍的
パネルの100%が、保険に加入しているにもかかわらず、過去12ヶ月間に費用のために医療を遅らせたと報告しています。この数字は、回答者が無保険ではないため、特に注目に値します。彼らは保険料を支払い、累積された自己負担額を抱えながら、依然として医療を配分しています。「保険がアクセスを解決する」という仮定は、コホート内では、コストシェアリングの層で崩れています。
オープンテキストの理由は、メカニズムを具体的に示しています。回答者は、緊急のものや診断された慢性のものには出向き、予防的なものや予防的なものは先延ばしにするという調整を示しています。6ヶ月ごとの歯のクリーニングは遅れます。膝の痛みの後の整形外科の相談は待たれます。「これをチェックしてもらおう」という予約は「悪化するかどうか見てみよう」に変わります。コストはドルで支払われるのではなく、最終的な請求が吸収する遅れた段階の提示で支払われます。
割れた臼歯の状況は、まさにこれの定義です。保険はあったし、紹介状もあったし、歯医者の番号も電話に保存してあったのに、そのクラウンの見積もりは6ヶ月間冷蔵庫に貼り付けられたままでした。340ドルの自己負担が電気代や車の登録費に負けてしまったからです。 "保険に入っている"ことと"実際に使えること"は別の話です。
経済的困難への恐怖は二峰性であり、安定した心配ではない
単一の医療イベントが実際の経済的困難を引き起こすことへの恐怖を0-10のスケールで評価するよう求められたパネルの平均は1/10です。85%が3点以下、9%が7点以上です。この分布は二峰性です:意味のある少数派が急性の恐怖を抱えており、大多数は家庭のリスク管理の背景にそのリスクを受け入れています。
この分割は、プランタイプと収入に密接に関連しています。高い恐怖を抱えるコホートは、HDHPに加入している回答者と$60k-90kの収入帯の下位に集中しており、ここでは自己負担の最大額が流動的な貯蓄の意味のある割合を占めています。低い恐怖を抱える大多数は、貯蓄バッファを構築したか、破産リスクを自分の制御外と受け入れたか、またはその両方を報告しています。恐怖は存在しないわけではありません;それは日常の不安ではなく、ポジションとして処理されています。
皮膚科の予約。2回。自己負担額がまだクリアされていなかったので、子供たちのためにその予算を心の中で確保していたため、ずっと先延ばしにしていました。これを声に出して言うのは恥ずかしい部分です。私は135Kドルの給与を得ていて、フォーチュン500企業に近い雇用主を通じてブルークロスのプランに加入しているのに、自分の予防医療のためにトリアージの計算をしているのです。
処方薬のスキップは静かな配分チャネル
パネルの22%が、特に価格のために過去1年に処方薬をスキップしたと報告しています。この数字は医療の遅延の数字よりも小さいですが、不均等に分布しています。維持薬の回答者(喘息用吸入器、甲状腺薬、高血圧用処方薬)は、スキップ率の上位に集まっており、しばしば1月の自己負担額のリセットが家庭の予算に吸収できない一時的なスパイクを引き起こします。
理由のテキストは、慎重でほぼ臨床的な計算を示しています。回答者は、リフィルについて「サイコロを振る」と表現し、時には2週間または3週間待ってから、給料が入ったり柔軟な支出残高が再充填されたりしたときに追いつくことを説明しています。彼らは臨床的リスクを知っています。彼らは薬剤師が何と言うかも知っています。彼らは、同じ週の他の支出項目、家賃、育児、車の修理が交渉の余地がないものであるため、そのリスクを取ります。
私の自己負担額は1,800ドルです。毎年1月1日にリセットされます。だから、2月に膝が痛くなったとき、私はキッチンで計算をしました。診察料、もしかしたらX線、何をするかは彼らが決めることですが、私はその自己負担額をクリアするまで全額を支払うことになると分かっていました。これは保険ではありません。
これは保険会社、雇用主、政策にとって何を意味するか
- コストシェアリングが制約であり、カバレッジではない。 保険加入者の間での100%の医療遅延率は、カバレッジ設計の失敗です。予防医療を自己負担額の下に完全に移動させるプラン(すでにそうでない場合)は、システム内の最も高いROIのアクセスギャップの一つを埋めます。
- 維持薬の継続性は測定可能なレバーです。 維持薬ユーザーの間での処方薬のスキップは、最も防止可能な配分チャネルであり、継続性を保証するコストは、非遵守に続く回避可能な入院のコストに対して小さいです。
- 二峰性の恐怖分布は二つの製品を必要とします。 「バッファー」製品(HSAの増強、雇用主のコストシェア上限)は、すぐに変換する高恐怖の少数派に届きます。「透明性」製品(実際の医療コストツール、オプトイン価格比較)は、答えを信じていないために質問をやめた低恐怖の大多数に届きます。
完全な調査には、プランタイプの内訳、収入帯のクロスタブ、「GoFundMeを始めましたか?」というフォローアップ、オープンテキストのコーパスが含まれています。無料でサインアップして、パネルに自分のフォローアップ質問をしてください。
調査結果
シミュレーションオーディエンスの代表的なスライス。各回答者は Minds AI ペルソナです。以下の回答は例示的です。
Yes
100%割れた臼歯の状況は、まさにこれの定義です。保険はあったし、紹介状もあったし、歯医者の番号も電話に保存してあったのに、そのクラウンの見積もりは6ヶ月間冷蔵庫に貼り付けられたままでした。
コホートは支配的な多数派と意味のある反対意見に分かれています:YES(100%)は一つの見方を示し、残りは全く異なる経験を持っています。
- 年齢、国、収入別のクロスタブ付きの 15 以上の統計
- ダウンロード可能な 5 つのチャート
- 生の回答データ (CSV)
- このパネルに自分の質問をする
よくある質問
過去12ヶ月間に保険があるにもかかわらず、費用の懸念から医療を受けるのを遅らせましたか?
この55人の回答者からなるシミュレーションMindsパネルでは、過去12ヶ月間に費用のために医療を遅らせたかという質問に対して100%がYESと回答し、0%がNOと回答しました。回答者からのオープンテキストの理由は、見出しの数字が各回答グループ内の変動を過小評価していることを示しています。
一つの大きな医療イベントが経済的困難を引き起こすことにどれくらい心配していますか? 0(心配していない)から10(非常に心配)までのスケールで評価してください。
この55人の回答者からなるシミュレーションMindsパネルでは、医療イベントが経済的困難を引き起こすことへの恐怖について、9%が7点以上をつけ(0-10スケールの平均は1点)、85%が3点以下をつけており、極端な分布を示しています。
過去1年に価格のために処方薬をスキップしましたか?
この55人の回答者からなるシミュレーションMindsパネルでは、過去1年に費用のために処方薬をスキップしたかという質問に対して22%がYESと回答し、78%がNOと回答しました。回答者からのオープンテキストの理由は、見出しの数字が各回答グループ内の変動を過小評価していることを示しています。
このMindsシミュレーションパネルはどのようにキャリブレーションされましたか?
55人の回答者からなるパネルは、米国地域の中流階級の保険加入者をターゲットにした基盤となるペルソナブリーフからMindsによって構成されました。各ペルソナは歴史的な人口統計データと行動データに対してキャリブレーションされ、カテゴリ特有のプロンプトに対する人間の応答に対して80-95%の精度で検証されています。
自分のカテゴリで同様のMinds調査を実施するにはどうすればよいですか?
getminds.aiで無料登録し、聞きたいオーディエンスを説明する平易な英語でパネルをブリーフし、シミュレーションコホートに最大3つの質問をしてください。結果は数分で返ってきて、数週間ではありません。完全に解除された調査には、定義したすべての人口統計次元によるクロスタブが含まれています。
Minds について
Minds は合成フォーカスグループと研究を構築する AI 研究所です。市場投入および製品チームが数分でターゲットオーディエンスを理解するのを助けます。


