MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2519416574 · doi:10.1542/peds.2016-0682

Trends in Health Care Spending for Children in Medicaid With High Resource Use

2016· article· en· W2519416574 sur OpenAlexaff
Rishi Agrawal, Matt Hall, Eyal Cohen, Denise M. Goodman, Dennis Z. Kuo, J Neff, Margaret O’Neill, Joanna Thomson, Jay G. Berry

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedicineMedicaidResource useHealth careEnvironmental healthFamily medicineEconomic growthNatural resource economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To assess characteristics associated with health care spending trends among child high resource users in Medicaid. METHODS: This retrospective analysis included 48 743 children ages 1 to 18 years continuously enrolled from 2009-2013 in 10 state Medicaid programs (Truven MarketScan Medicaid Database) also in the top 5% of all health care spending in 2010. Using multivariable regression, associations were assessed between baseline demographic, clinical, and health services characteristics (using 2009-2010 data) with subsequent health care spending (ie, transiently, intermittently, persistently high) from 2011-2013. RESULTS: High spending from 2011-2013 was transient for 54.2%, persistent for 32.9%, and intermittent for 12.9%. Regarding demographic characteristics, the highest likelihood of persistent versus transient spending occurred in children aged 13 to 18 years versus 1 to 2 years in 2010 (odds ratio [OR], 3.0 [95% confidence interval (CI), 2.7-3.4]). Regarding clinical characteristics, the highest likelihoods were in children with ≥6 chronic conditions (OR, 4.8 [95% CI, 3.5-6.6]), a respiratory complex chronic condition (OR, 2.5 [95% CI, 2.2-2.8]), or a neuromuscular complex chronic condition (OR, 2.3 [95% CI, 2.2-2.5]). Hospitalization and emergency department (ED) use in 2010 were associated with a decreased likelihood of persistent spending in 2011-2013 (hospitalization OR, 0.7 [95% CI, 0.7-0.7]); ED OR, 0.8 [95% CI, 0.8-0.8]). CONCLUSIONS: Most children with high spending in Medicaid are without persistently high spending in subsequent years. Adolescent age, multiple chronic conditions, and certain complex chronic conditions increased the likelihood of persistently high spending; hospital and ED use decreased it. These data may help inform the development of new models of care and financing to optimize health and save resources in children with high resource use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, 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

Citations69
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePEDIATRICSMême sujetHealthcare Policy and ManagementTravaux en français237 207