Association between state Medicaid expansion status and naloxone prescription dispensing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To test whether Medicaid expansion is associated with (a) a greater number of naloxone prescriptions dispensed and (b) a higher proportion of naloxone prescriptions paid by Medicaid. DATA SOURCES/STUDY SETTING: We used the IQVIA National Prescription Audit to obtain data on per state per quarter naloxone prescription dispensing for the period 2011-16. STUDY DESIGN: In this quasi-experimental design study, the impact of Medicaid expansion on naloxone prescription dispensing was examined using difference-in-difference estimation models. State-level covariates including pharmacy-based naloxone laws (standing/protocol orders and direct authority to dispense naloxone), third-party prescribing laws, opioid analgesic prescribing rates, opioid-involved overdose death rates, and population size were controlled for in the analysis. PRINCIPAL FINDINGS: Medicaid expansion was associated with 38 additional naloxone prescriptions dispensed per state per quarter compared to nonexpansion controls, on average (P = .030). Also, Medicaid expansion resulted in an average increase of 9.86 percent in the share of naloxone prescriptions paid by Medicaid per state per quarter (P < .001). CONCLUSIONS: Our study found that Medicaid expansion increased naloxone availability. This finding suggests that it will be important to consider naloxone access when making federal- and state-level decisions affecting Medicaid coverage.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».