¿Qué pasaría si elimináramos la deuda médica? – Economista sanitario
La deuda médica en Estados Unidos es un problema importante. Si bien más del 90% de las personas tienen seguro médico, muchas personas no tienen seguro e incluso aquellos que tienen seguro pueden estar sujetos a deducibles y copagos elevados. Un análisis de la Kaiser Family Foundation (KFF) utiliza datos de la Encuesta de Ingresos y Participación en Programas (SIPP) y encuentra que:
…20 millones de personas (casi 1 de cada 12 adultos) tienen deudas médicas…las personas en Estados Unidos deben al menos $220 mil millones en deudas médicas. Aproximadamente 14 millones de personas (6% de los adultos) en los EE. UU. deben más de $1,000 en deudas médicas y alrededor de 3 millones de personas (1% de los adultos) deben deudas médicas de más de $10,000. Si bien la deuda médica ocurre en todos los grupos demográficos, las personas con discapacidades o con peor salud, las personas de bajos ingresos y las personas sin seguro tienen más probabilidades de tener deuda médica.
Una pregunta política clave, entonces, es «¿qué pasaría si elimináramos parte o la totalidad de esta deuda?» Según un artículo de Kluender et al. (2024)La respuesta no es mucho’.
Nos asociamos con RIP Medical Debt para realizar dos experimentos aleatorios que aliviaron la deuda médica con un valor nominal de $169 millones para 83,401 personas entre 2018 y 2020. Realizamos un seguimiento de los resultados utilizando informes de crédito, datos de cuentas de cobranza y una encuesta multimodal. Hay tres conjuntos de resultados. En primer lugar, no encontramos ningún impacto del alivio de la deuda en el acceso al crédito, su utilización y las dificultades financieras en promedio. En segundo lugar, estimamos que el alivio de la deuda provoca una reducción moderada pero estadísticamente significativa en el pago de las facturas médicas existentes. En tercer lugar, no encontramos ningún efecto promedio del alivio de la deuda médica sobre la salud mental, con efectos perjudiciales para algunos grupos en el análisis de heterogeneidad prerregistrado.
El New York Times tiene cobertura adicional de este resultado quizás sorprendente.