Burden of out-of-pocket spending among high-deductible health plan members with metastatic breast cancer.
Notice bibliographique
Résumé
1029 Background: 50% of workers have high-deductible health plans (HDHP) that require major outofpocket (OOP) spending for cancerrelated care. The OOP burden among patients with advanced cancer in HDHPs is unknown. Our objective was to estimate OOP spending for women with metastatic breast cancer (mbc) stratified by health plan type. Methods: Our data source was administrative health insurance claims and enrollment data of members insured though a large national health plan. We included 7142 women age 25-64 with mbc who had at least 6 months enrollment before the diagnosis and at least 12 months followup. We used a time series design and plotted OOP spending stratified by HDHP vs low-deductible plan. Primary outcome measures included: (1) 20042012 calendar trends in total annual OOP spending, (2) monthly total OOP spending in the 6 months before and 24 months after women were diagnosed with mbc, and (3) monthly total OOP spending in the last 6 months of life. Plots were adjusted for age, socioeconomic status, race/ethnicity, and US region of residence, and we then conducted linear regression to assess for statistical significance of trends. Results: In 2004, average annual OOP spending for women with mbc cancer in low-deductible health plans was $1196.2 and increased to $2570 in 2012, a yearly increase of $159.2 (113.2205.2). For women in HDHP average OOP spending in 2004 amounted to $2648 and increased to $3736.4 in 2012, representing an annual increase of $160.4 per year (105.4215.4) Average OOP spending per person month peaked in the month of diagnosis to $1633.8 for women in HDHPs and to $643 among low-deductible plan members. Average OOP spending in the last 6 months of life were $285.7 per person month among low-plan ($1714.2 per 6 months) and $607.3 among HDHP ($3644 per 6 months). Conclusions: To our knowledge, this is the first analysis to estimate OOP spending for women with mbc accounting for enrollment in HDHPs versus low-deductible plans. We found that OOP spending is increasing over time and is high in the last 6 months of life. HDHP members with mbc faced much higher OOP spending than women in traditional plans across all analyses. Findings raise concerns that HDHPs could worsen access to mbc treatments.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».