Impact of the COVID-19 Pandemic on Medical Expenditures Among Medicare Fee-for-Service Beneficiaries Aged ≥67 Years With Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare total and out-of-pocket (OOP) medical expenditures between pre-COVID-19 (March 2019 to February 2020) and COVID-19 (March 2020 to February 2022) periods among Medicare beneficiaries with diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Data were from 100% Medicare fee-for-service claims. Diabetes was identified using ICD-10 codes. We calculated quarterly total and OOP medical expenditures at the population and per capita level in total and by service type. Per capita expenditures were calculated by dividing the population expenditure by the number of beneficiaries with diabetes in the same quarter. Changes in expenditures were calculated as the differences in the same quarters between the prepandemic and pandemic years. RESULTS: Population total expenditure fell to $33.6 billion in the 1st quarter of the pandemic from $41.7 billion in the same prepandemic quarter; it then bounced back to $36.8 billion by the 4th quarter of the 2nd pandemic year. The per capita total expenditure fell to $5,356 in the 1st quarter of the pandemic from $6,500 in the same prepandemic quarter. It then increased to $6,096 by the 4th quarter of the 2nd pandemic year, surpassing the same quarter in the prepandemic year ($5,982). Both population and per capita OOP expenditures during the pandemic period were lower than the prepandemic period. Changes in per capita expenditure between the pre-COVID-19 and COVID-19 periods by service type varied. CONCLUSIONS: COVID-19 had a significant impact on both total and per capita medical expenditures among Medicare beneficiaries with diabetes. The COVID-19 pandemic was associated with lower OOP expenditures.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».