Trends in Health Care Spending for Children in Medicaid With High Resource Use
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».