The Cumulative Effect of Expanding the Breadth and Scope of Coverage for Substance Use Disorder Treatment on Behavioral Health Acute Inpatient Admissions: Evidence from Virginia Medicaid
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the impact of Medicaid policies in Virginia (VA), namely the Addiction and Recovery Treatment Services (ARTS) program and Medicaid expansion, on the number of behavioral health acute inpatient admissions from 2016 to 2019. We used Poisson fixed-effect event study regression and compared average proportional differences in admissions over three time periods: (1) prior to ARTS; (2) following ARTS but before Medicaid expansion; (3) post-Medicaid expansion. The number of behavioral health acute inpatient admissions decreased by 2.6% (95% CI [-5.1, -0.2]) in the first quarter of 2018 and this decrease gradually intensified by 4.9% (95% CI [-7.5, -2.4]) in the fourth quarter of 2018 compared to the second quarter of 2017 (beginning of ARTS) in VA relative to North Carolina (NC). Following the first quarter of 2019 (beginning of Medicaid expansion), decreases in VA admissions became larger relative to NC. The average proportional difference in admissions estimated a decrease of 2.7% (95% CI, [-4.1, -0.8]) after ARTS but before Medicaid expansion and a decrease of 2.9% (95% CI, [-6.1, 0.4]) post-Medicaid expansion compared to pre-ARTS in VA compared to NC. Behavioral health acute inpatient admissions in VA decreased following ARTS implementation, and the decrease became larger after Medicaid expansion.
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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 | 0,006 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».