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Enregistrement W3200129083 · doi:10.1111/1475-6773.13788

The Effects of Integrating Behavioral Health into Pediatric Primary Care at Federally Qualified Health Centers: An All Payer Analysis

2021· article· en· W3200129083 sur OpenAlexaboutno aff
Megan B. Cole, Jihye Kim, Megan Bair‐Merritt, R. Christopher Sheldrick

Notice bibliographique

RevueHealth Services Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGeeGeneralized estimating equationIntervention (counseling)Mental healthEmergency departmentFamily medicineHealth careAmbulatory careQuarter (Canadian coin)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research Objective Approximately 1 in 5 US children have a mental health (MH) disorder. Children with MH disorders, particularly those that are under‐diagnosed or under‐treated, have higher rates of avoidable utilization and health care costs. Despite the availability of evidence‐based treatments for child MH conditions, there are many systemic barriers to receiving adequate MH care, especially for low‐income and racial/ethnic minority populations. There is also substantial unmet need. As such, starting in mid‐2016, three Boston‐based community health centers (CHC) began implementing TEAM UP—a complete behavioral health integration model for low‐income children. Our objective was to examine the impact of TEAM UP on rates of health care utilization in children. Study Design Our primary data source was the 2014–2017 Massachusetts All Payer Claims Data (APCD). Our primary utilization outcomes included inpatient admissions, emergency department visits, primary care visits, other professional and outpatient visits, and use of behavioral health services (any services, intake/evaluation, psychotherapy, group therapy, psychiatric medication management, family consultation, screening, testing, other therapeutic services, family training and counseling, other outpatient services). Our unit of analysis was the person‐quarter. A difference‐in‐differences approach was used to estimate the effect of the intervention on intervention‐site patients, relative to a comparison group of similar non‐intervention site patients. Utilization outcomes were estimated using generalized estimating equations (GEE) with a negative binomial distribution and log link. For all models, outcome variable Y iq was indexed to patient i in quarter q. Independent variables included a dummy for whether a patient was attributed to an intervention site, a dummy for the pre‐ (2014q1‐2016q2) versus post‐period (2016q3‐2017q4), an interaction term between intervention status and post‐period, quarter, number of eligible member months in quarter q for patient i, a vector member‐level covariates (age, sex, payer type, clinical indicators, zip code‐level covariates), and site fixed effects, with errors clustered at the site‐level and using robust standard errors to account for repeated patient measures. All results are reported as marginal effects. Population Studied Children ages 3–21 who were attributed to one of three intervention site CHCs or to one of six geographically proximal non‐intervention site CHCs. This included a final sample of 325,675 person‐quarters representing 31,626 unique children, after exclusions; we excluded the first 6 months before and after implementation due to differential ramp‐up. Principal Findings After 1.5 years of implementation time, TEAM UP was associated with increases in behavioral health service utilization, especially for other therapeutic MH services (difference‐in‐difference: 108.6 visits/1000 patients/quarter, 95% CI: 95.2, 122.0) and family training and counseling (difference‐in‐difference: 78.5 visits/1000 patients/quarter, 95% CI: 69.0, 88.1). Effects were greatest in Medicaid‐enrolled children. We did not observe any short‐term effects on other utilization measures. Conclusions TEAM UP was associated with increased utilization of pediatric behavioral health services. Additional implementation time is necessary to determine if this will translate into reductions in avoidable utilization. Implications for Policy or Practice The TEAM UP model may hold promise in linking low‐income children to behavioral health services. Primary Funding Source Smith Family Foundation; Klarman Family Foundation.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,011
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,383 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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