The Impact of Medicaid Expansion on Patients with Cancer in the United States: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Since 2014, American states have had the option to expand their Medicaid programs as part of the Affordable Care Act (ACA), which was signed into law by former President Barack H. Obama in 2010. Emerging research has found that Medicaid expansion has had a significant impact on patients with cancer, who often face significant financial barriers to receiving the care they need. In this review, we aim to provide a comprehensive examination of the research conducted thus far on the impact of Medicaid expansion on patients with cancer. We begin with a discussion of the history of Medicaid expansion and the key features of the ACA that facilitated it. We then review the literature, analyzing studies that have investigated the impact of Medicaid expansion on cancer patients in terms of access to care, quality of care, and health outcomes. Our findings suggest that Medicaid expansion has had a positive impact on patients with cancer in a number of ways. Patients in expansion states are more likely to receive timely cancer screening and diagnoses, and are more likely to receive appropriate cancer-directed treatment. Additionally, Medicaid expansion has been associated with improvements in cancer-related health outcomes, including improved survival rates. However, limitations and gaps in the current research on the impact of Medicaid expansion on patients with cancer exist, including a lack of long-term data on health outcomes. Additionally, further research is needed to better understand the mechanisms through which Medicaid expansion impacts 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».