Who Pays When VA Users Are Hospitalized in the Private Sector?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older veterans enrolled in VA healthcare receive much of their medical care in the private sector, through Medicare. Less is known about younger VA enrollees' use of the private sector, or its funding. We compare payers for younger and older enrollees' private sector use in 3 hospitalization datasets. RESEARCH DESIGN: From 1998 to 2000, using private sector discharge data for VA enrollees in New York State, we categorized hospitalizations according to payer (self/family, private insurance, Medicare, Medicaid, other sources). We compared this payer distribution to population-weighted national Medical Expenditure Panel Survey (MEPS) data from 1996-2003 for veterans in VA healthcare. We also compared Medicare utilization in either dataset to hospitalizations for New York veterans from 1998-2000 in the VA-Medicare dataset. Analyses separated patients younger than age 65 from those age 65 or older. RESULTS: VA enrollees under age 65 obtain roughly half their hospitalizations in the private sector; older enrollees use the private sector at least twice as often as the VA. Datasets generally agree on payer distributions. Although older enrollees rely heavily on Medicare, they also use commercial insurance and self/family payments substantially. Half of younger enrollees' non-VA hospitalizations are paid by private insurance, but Medicare, Medicaid, and self/family each pay for one-quarter to one-third of admissions. CONCLUSIONS: VA enrollees use the private sector for most of their inpatient care, which is funded by multiple sources. Developing a national UB-92/VA dataset would be critical to understanding veterans' use of the private sector for specific diagnoses and procedures, particularly for the fast growing population of younger veterans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».