Medicaid Expansion and Disparity Reduction in Surgical Cancer Care at High-Quality Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Affordable Care Act's Medicaid expansion has been heavily debated due to skepticism about Medicaid's ability to provide high-quality care. Particularly, little is known about whether Medicaid expansion improves access to surgical cancer care at high-quality hospitals. To address this question, we examined the effects of the 2001 New York Medicaid expansion, the largest in the pre-Affordable Care Act era, on this disparity measure. STUDY DESIGN: We identified 67,685 nonelderly adults from the New York State Inpatient Database who underwent select cancer resections. High-quality hospitals were defined as high-volume or low-mortality hospitals. Disparity was defined as model-adjusted difference in percentage of patients receiving operations at high-quality hospitals by insurance type (Medicaid/uninsured vs privately insured) or by race (African American vs white). Levels of disparity were calculated quarterly for each comparison pair and then analyzed using interrupted time series to evaluate the impact of Medicaid expansion. RESULTS: Disparity in access to high-volume hospitals by insurance type was reduced by 0.97 percentage points per quarter after Medicaid expansion (p < 0.0001). Medicaid/uninsured beneficiaries had similar access to low-mortality hospitals as the privately insured; no significant change was detected around expansion. Conversely, racial disparity increased by 0.87 percentage points per quarter (p < 0.0001) in access to high-volume hospitals and by 0.48 percentage points per quarter (p = 0.005) in access to low-mortality hospitals after Medicaid expansion. CONCLUSIONS: Pre-Affordable Care Act Medicaid expansion reduced the disparity in access to surgical cancer care at high-volume hospitals by payer. However, it was associated with increased racial disparity in access to high-quality hospitals. Addressing racial barriers in access to high-quality hospitals should be prioritized.
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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) | 0,001 | 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 ».