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Enregistrement W2516917878

Increased Medicaid Financing and Equalization of African Americans' and Whites' Outpatient and Emergency Treatment Expenditures.

2016· article· en· W2516917878 sur OpenAlexaboutno aff
Lonnie R. Snowden, Neal Wallace, Kate D. Cordell, Genevieve Graaf

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicaidMedicineMental healthInequalityEmergency departmentDemographyQuarter (Canadian coin)Health careGerontologyEconomic growthGeographyEconomicsPsychiatrySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We investigated whether a new funding opportunity to finance mental health treatment, provided to autonomous county-level mental health systems without customary cost sharing requirements, equalized African American and White children's outpatient and emergency treatment expenditure inequalities. Using Whites as a benchmark, we considered expenditure patterns favoring Whites over African Americans ("disparities") and favoring African Americans over Whites ("reverse disparities"). METHODS: Settlement-mandated Early Periodic Screening Diagnosis and Treatment (EPSDT) expenditure increases began in the third quarter of 1995. We analyzed Medi-Cal paid claims for mental health services delivered to youth (under 18 years of age) over 64 quarters for a study period covering July 1, 1991 through June 30, 2007 in controlled cross-sectional (systems), longitudinal (quarters) analyses. RESULTS: Settlement-mandated increases in EPSDT treatment funding was associated with relatively greater African American vs. White expenditures for outpatient care when systems initially spent more on Whites. When systems initially spent more on African Americans, relative increases were greater for Whites for outpatient and emergency services. CONCLUSIONS: With new funding that requires no matching funds from the county, county mental health systems did reduce outpatient treatment expenditure inequalities. This was found to be true in counties that initially favored African Americans and in counties that initially favored Whites. Adopting a systems level perspective and taking account of initial conditions and trends can be critical for understanding inequalities.

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)0,003
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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