Pediatric and Adult Physician Networks in Affordable Care Act Marketplace Plans
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe and compare pediatric and adult specialty physician networks in marketplace plans. METHODS: Data on physician networks, including physician specialty and address, in all 2014 individual marketplace silver plans were aggregated. Networks were quantified as the fraction of providers in the underlying rating area within a state that participated in the network. Narrow networks included none available networks (ie, no providers available in the underlying area) and limited networks (ie, included <10% of the available providers in the underlying area). Proportions of narrow networks between pediatric and adult specialty providers were compared. RESULTS: Among the 1836 unique silver plan networks, the proportions of narrow networks were greater for pediatric (65.9%) than adult specialty (34.9%) networks (P < .001 for all specialties). Specialties with the highest proportion of narrow networks for children were infectious disease (77.4%) and nephrology (74.0%), and they were highest for adults in psychiatry (49.8%) and endocrinology (40.8%). A larger proportion of pediatric networks (43.8%) had no available specialists in the underlying area when compared with adult networks (10.4%) (P < .001 for all specialties). Among networks with available specialists in the underlying area, a higher proportion of pediatric (39.3%) than adult (27.3%) specialist networks were limited (P < .001 except psychiatry). CONCLUSIONS: Narrow networks were more prevalent among pediatric than adult specialists, because of both the sparseness of pediatric specialists and their exclusion from networks. Understanding narrow networks and marketplace network adequacy standards is a necessary beginning to monitor access to care for children and families.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».