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Enregistrement W2119327811 · doi:10.1016/j.jamcollsurg.2013.12.048

The Effect of Medicaid Expansion in New York State on Use of Subspecialty Surgical Procedures by Medicaid Beneficiaries and the Uninsured

2014· article· en· W2119327811 sur OpenAlexaboutno aff
Aviram M. Giladi, Oluseyi Aliu, Kevin C. Chung

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Surgeons · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésMedicaidMedicineSubspecialtyQuarter (Canadian coin)Patient Protection and Affordable Care ActDemographyPopulationInterrupted time seriesFamily medicineEmergency medicineHealth careEnvironmental healthPsychological interventionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding the benefits of Medicaid is crucial as states decide whether to expand Medicaid under the Patient Protection and Affordable Care Act. We used the 2001 Medicaid expansion in New York to evaluate changes in use by Medicaid beneficiaries and the uninsured of breast cancer reconstruction, panniculectomy, and lower-extremity trauma management. METHODS: Data for all patients 19 to 64 years old having undergone the selected procedures between 1998 and 2006 were obtained from the State Inpatient Database. We used an interrupted time series using variance weighted least squares regression to evaluate the effect of Medicaid expansion on the probability that Medicaid beneficiaries or uninsured patients received the procedures. We also determined the predicted use had there been no expansion. New York Census data were used for population-adjusted case-volume calculations. RESULTS: Likelihood of Medicaid as the primary payer increased significantly after expansion, 0.34% per quarter (95% CI, 0.28-0.40), without a decrease in uninsured patients receiving these procedures. This resulted in a 7.2% increase in the proportion of Medicaid beneficiaries receiving these procedures, an additional 1.9 Medicaid cases per quarter per 100,000 New York residents. In subgroup analysis, the proportion of Medicaid beneficiaries increased for breast reconstruction (0.28% per quarter; 95% CI, 0.21-0.35) and panniculectomy (0.19% per quarter; 95% CI, 0.1-0.28) without a decrease for the uninsured. Lower-extremity trauma procedures had a decreasing trend in use by uninsured patients with a slight increase for Medicaid beneficiaries (not significant). CONCLUSIONS: Subspecialty surgeons responded to expansion by increasing volume of procedures for Medicaid beneficiaries. This occurred without decline in care for the uninsured, suggesting that Medicaid expansion resulted in increased access for underserved patients. Although more patients received needed care once they had coverage, subgroup analysis identified persistence of additional barriers to use of certain surgical services.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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