Health insurance among survivors of childhood cancer following Affordable Care Act implementation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Affordable Care Act (ACA) increased private nonemployer health insurance options, expanded Medicaid eligibility, and provided preexisting health condition protections. We evaluated insurance coverage among long-term adult survivors of childhood cancer pre- and post-ACA implementation. METHODS: Using the multicenter Childhood Cancer Survivor Study, we included participants from 2 cross-sectional surveys: pre-ACA (2007-2009; survivors: n = 7505; siblings: n = 2175) and post-ACA (2017-2019; survivors: n = 4030; siblings: n = 987). A subset completed both surveys (1840 survivors; 646 siblings). Multivariable regression models compared post-ACA insurance coverage and type (private, public, uninsured) between survivors and siblings and identified associated demographic and clinical factors. Multinomial models compared gaining and losing insurance vs staying the same among survivors and siblings who participated in both surveys. RESULTS: The proportion with insurance was higher post-ACA (survivors pre-ACA 89.1% to post-ACA 92.0% [+2.9%]; siblings pre-ACA 90.9% to post-ACA 95.3% [+4.4%]). Post-ACA insurance increase in coverage was higher among those aged 18-25 years (survivors: +15.8% vs +2.3% or less ages 26 years and older; siblings +17.8% vs +4.2% or less ages 26 years and older). Survivors were more likely to have public insurance than siblings post-ACA (18.4% vs 6.9%; odds ratio [OR] = 1.7, 95% confidence interval [CI] = 1.1 to 2.6). Survivors with severe chronic conditions (OR = 4.7, 95% CI = 3.0 to 7.3) and those living in Medicaid expansion states (OR = 2.4, 95% CI = 1.7 to 3.4) had increased odds of public insurance coverage post-ACA. Among the subset completing both surveys, low- and mid-income survivors (<$40 000 and <$60 000, respectively) experienced insurance losses and gains in reference to highest household income survivors (≥$100 000), relative to odds of keeping the same insurance status. CONCLUSIONS: Post-ACA, more childhood cancer survivors and siblings had health insurance, although disparities remain in coverage.
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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 | 0,005 |
| 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 ».