Vulnerable And Less Vulnerable Women In High-Deductible Health Plans Experienced Delayed Breast Cancer Care
Notice bibliographique
Résumé
The effects of high-deductible health plans (HDHPs) on breast cancer diagnosis and treatment among vulnerable populations are unknown. We examined time to first breast cancer diagnostic testing, diagnosis, and chemotherapy among a group of women whose employers switched their insurance coverage from health plans with low deductibles ($500 or less) to plans with high deductibles ($1,000 or more) between 2004 and 2014. Primary subgroups of interest comprised 54,403 low-income and 76,776 high-income women continuously enrolled in low-deductible plans for a year and then up to four years in HDHPs. Matched controls had contemporaneous low-deductible enrollment. Low-income women in HDHPs experienced relative delays of 1.6 months to first breast imaging, 2.7 months to first biopsy, 6.6 months to incident early-stage breast cancer diagnosis, and 8.7 months to first chemotherapy. High-income HDHP members had shorter delays that did not differ significantly from those of their low-income counterparts. HDHP members living in metropolitan, nonmetropolitan, predominantly white, and predominantly nonwhite areas also experienced delayed breast cancer care. Policies may be needed to reduce out-of-pocket spending obligations for breast cancer care.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».