Breast Cancer Diagnosis and Treatment After High-Deductible Insurance Enrollment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose High-deductible health plans (HDHPs) require substantial out-of-pocket spending and might delay crucial health services. Breast cancer treatment delays of as little as 2 months are associated with adverse outcomes. Methods We used a controlled prepost design with survival analysis to assess timing of breast cancer care events among 273,499 women age 25 to 64 years without evidence of breast cancer before inclusion. Women were included if continuously enrolled for 1 year in a low-deductible ($0 to $500) plan followed by up to 4 years in a HDHP (at least $1,000 deductible) after an employer-mandated switch. Study inclusion was on a rolling basis, and members were followed between 2003 and 2012. The comparison group comprised 2.4 million contemporaneously matched women whose employers offered only low-deductible plans. Measures were times to first diagnostic breast imaging (diagnostic mammogram, breast ultrasound, or breast magnetic resonance imaging), breast biopsy, incident early-stage breast cancer diagnosis, and breast cancer chemotherapy. Outcomes were analyzed by using Cox models and adjusted for age-group, morbidity score, poverty level, US region, index date, and employer size. Results After the index date, HDHP members experienced delays in receipt of diagnostic imaging (adjusted hazard ratio [aHR], 0.95; 95% CI, 0.94 to 0.96), biopsy (aHR, 0.92; 95% CI, 0.89 to 0.95), early-stage breast cancer diagnosis (aHR, 0.83; 0.78 to 0.90), and chemotherapy initiation (aHR, 0.79; 95% CI, 0.72 to 0.86) compared with the control group. Conclusion Women switched to HDHPs experienced delays in diagnostic breast imaging, breast biopsy, early-stage breast cancer diagnosis, and chemotherapy initiation. Additional research should determine whether such delays cause adverse health outcomes, and policymakers should consider selectively reducing out-of-pocket costs for key breast cancer services.
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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) | 0,001 | 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 découle