Immunization Coverage and Medicaid Managed Care in New Mexico: A Multimethod Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We wanted to examine the association between Medicaid managed care (MMC) and changing immunization coverage in New Mexico, a predominantly rural, poor, and multiethnic state. METHODS: As part of a multimethod assessment of MMC, we studied trends in quantitative data from the National Immunization Survey (NIS) using temporal plots, Fisher's exact test, and the Cochran-Armitage trend test. To help explain changes in immunization rates in relation to MMC, we analyzed qualitative data gathered through ethnographic observations at safety net institutions: income support (welfare) offices, community health centers, hospital emergency departments, private physicians' offices, mental health institutions, managed care organizations, and agencies of state government. RESULTS: Immunization coverage decreased significantly after implementation of MMC, from 80% in 1996 to 73% in 2001 for the 4:3:1 vaccination series (Fisher's exact test, P = .031). New Mexico dropped in rank among states from 30th for this vaccination series in 1996 to 50th in 2001. A significant decreasing trend (Cochran-Armitage P = .025) in coverage occurred between 1996 and 2001. Findings from the ethnographic study revealed conditions that might have contributed to decreased immunization coverage: (1) reduced funding for immunizations at public health clinics, and difficulties in gaining access to MMC providers; (2) informal referrals from managed care organizations and contracting physicians to community health centers and state-run public health clinics; and (3) increased workloads and delays at community health centers, linked partly to these informal referrals for immunizations. CONCLUSIONS: Medicaid reform in New Mexico did not improve immunization coverage, which declined significantly to among the lowest in the nation. Reduced funding for public health clinics and informal referrals may have contributed to this decline. These observations show how unanticipated and adverse consequences can result from policy interventions in complex insurance systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».