The Ecology of Medical Care Before and After the Affordable Care Act: Trends From 2002 to 2016
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The initial ecology of medical care study was published in 1961, offering a framework by which to investigate individuals' contact with the medical system. We studied changes in the framework around the implementation of the Patient Protection and Affordable Care Act (ACA) within longer-term trends. METHODS: The 2002-2016 Medical Expenditure Panel Survey was used to determine rates of visit/contact per 1,000 individuals per month for physicians, primary care physicians, specialty physicians, emergency departments, inpatient hospitalizations, dental visits, and home health visits for the overall population and by age group, poverty category, health status, and race/ethnicity. Adjusted Wald tests were used to investigate differences between the pre-ACA (2012-2013) and post-ACA (2014-2015) periods. Multivariable linear regression was used to determine trends over the study period (2002-2016). RESULTS: The survey included 525,804 person-years. The uninsured rate decreased from 12.8% (95% CI, 12.0%-13.7%) in 2013 to 7.6% (95% CI, 7.0%-8.3%) in 2016. From 2002 to 2016, the numbers of individuals in a month who had contact with primary care physicians, dental care, and inpatient hospitalizations decreased. Primary care physician contact decreased most among the elderly and those reporting fair/poor health. After ACA implementation, few significant changes were identified in the overall population or by age, poverty category, race/ethnicity, or health status. CONCLUSIONS: The medical ecology framework was not notably altered 2 years after implementation of the ACA. The long-term decrease in primary care contact does not appear to have been interrupted after implementation of the ACA, was observed across income and age categories, and was most evident among the elderly and individuals reporting fair/poor health.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».