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Enregistrement W2535088195 · doi:10.1161/circoutcomes.5.suppl_1.a136

Abstract 136: Impact of Massachusetts Health Reform on Racial and Ethnic Disparities in Use of Inpatient Cardiovascular Surgeries

2012· article· en· W2535088195 sur OpenAlexaboutno aff
Amresh Hanchate, Xin Zheng, Karen E. Lasser, Danny McCormick, Meredith D'Amore, Alok Kapoor, Nancy R. Kressin

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEthnic groupPopulationCohortReferralDemographyHealth careEmergency medicineCensusQuarter (Canadian coin)Family medicineEnvironmental healthInternal medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND The 2006 Massachusetts (MA) health reform increased insurance coverage to near-universal levels, but its impact on access to care or disparities in access is unclear. We examined post-reform change in racial/ethnic differences in use of two cardiovascular (CV) procedures, percutaneous transluminal coronary angioplasty (PTCA) and coronary artery bypass graft (CABG), for which disparities in use have been noted in numerous past studies. As use of these procedures is sensitive to outpatient referral, impact of reform on procedure use can serve as a marker for impact on access to care. We hypothesized that reform will result in increased use of procedures, and that the increase in use will be greater among minorities. We contrasted the results with those for two comparable orthopedic procedures (total knee replacement [TKR] and total hip replacement [THR]). METHODS Using the comprehensive MA Hospital Inpatient Data of all discharges in all non-Federal hospitals from 1/1/2004 to 9/30/2009, we obtained state-level counts of individual procedures stratified into 30 cohorts by age (40-44, 45-49, 50-54, 55-59 & 60-64), sex and race/ethnicity (Whites, Blacks and Hispanics) for each quarter. To separate the impact of MA reform from secular changes, we used corresponding data from New York (SPARCS Inpatient Data) to capture changes unrelated to MA reform. To convert procedure counts into rates (# procedures/10,000 population), we obtained Census data to create a measure of population at risk for each cohort. Treating a quarter as the unit of time, the study period comprised of 10 pre-reform, 6 transition and 7 post-reform quarters. Applying a difference-in-difference specification, we used segmented time series Poisson regression models to estimate the impact of MA reform on the procedure rates for Blacks and Hispanics relative to those for Whites. RESULTS There was a secular decrease in MA in the use of PTCA and CABG (-8.0% per year for each) throughout the study period. In MA, compared to Whites, pre-reform rates of both procedures were lower among Blacks (Incidence Rate Ratio [IRR]: PTCA=0.79 & CABG=0.73; all p values < 0.001) but similar among Hispanics. For the post-reform period, the procedure rate in MA was unchanged for PTCA but was 11% higher (95%CI=[2%, 20%]) for CABG. MA reform was associated with 11% higher post-reform rates of PTCA+CABG (combined) use among Hispanics, albeit with marginal significance (95% CI=[-1%, 25%]), than that among Whites; no significant impact was noted for Blacks (2%; 95% CI=[-10%, 16%]). Orthopedic procedures experienced secular increases in use. Reform was associated with increased use of both procedures among Blacks (16%, 95% CI=[3%, 31%]) and Hispanics (42%, 95% CI=[20%, 69%]) than that among Whites. CONCLUSIONS MA health reform may have increased the use of CV and orthopedic procedures among minorities. While orthopedic procedure use increased among both Blacks and Hispanics, the increase for CV procedures was smaller in magnitude and limited to Hispanics. Impact of reform on use may vary with procedure type due to differences in pent-up demand and acuity of conditions treated.

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)0,004
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,142 · 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

Citations0
Publié2012
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