Increased Medicaid Financing and Equalization of African Americans' and Whites' Outpatient and Emergency Treatment Expenditures.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».