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Enregistrement W2944971821 · doi:10.1542/peds.2018-2391

State Mandate Laws for Autism Coverage and High-Deductible Health Plans

2019· article· en· W2944971821 sur OpenAlexaff
Colleen L. Barry, Alene Kennedy‐Hendricks, David S. Mandell, Andrew J. Epstein, Molly Candon, Matthew D. Eisenberg

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésMandateDeductibleMedicineHealth careAutismHuman servicesActuarial scienceEnvironmental healthPsychiatryBusinessEconomic growthLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Most states have passed insurance mandates requiring health plans to cover services for children with autism spectrum disorder (ASD). Research reveals that these mandates increased treated prevalence, service use, and spending on ASD-related care. As employer-sponsored insurance shifts toward high-deductible health plans (HDHPs), it is important to understand how mandates affect children with ASD in HDHPs relative to traditional, low-deductible plans. METHODS: Insurance claims for 2008-2012 for children covered by 3 large US insurers (United Healthcare, Aetna, and Humana) available through the Health Care Cost Institute were used to compare the effects of mandates on ASD-related spending for children in HDHPs and traditional health plans. RESULTS: Relative to children in traditional plans, mandates were associated with higher average monthly spending increases for children in HDHPs. Mandate-attributable spending differences between children enrolled in HDHPs relative to traditional plans were $77 for ASD-specific services (95% confidence interval [CI]: $10 to $144), $125 for outpatient health services (95% CI: $26 to $223), and $144 for all health services (95% CI: $36 to $253). These spending differentials were driven by differences in plan spending and not out-of-pocket (OOP) spending. CONCLUSIONS: Spending on ASD-related services attributable to autism mandates was higher among children in HDHPs, but higher spending did not translate into a greater OOP burden. For families with consistently high health care expenditures on ASD-related services, high-deductible products may be worth considering in the context of mandate laws. Families in mandate states with children with ASD enrolled in HDHPs were able to increase service use without paying more OOP.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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