The impact of Medicaid expansion under the Affordable Care Act on HIV care continuum outcomes across the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract HIV care continuum outcome disparities by health insurance status have been noted among people with HIV (PWH). We therefore examined associations between state Medicaid expansion and HIV outcomes in the United States. Adults (≥18 years) with ≥1 visit in NA-ACCORD clinical cohorts from 2012-2017 contributed person-time annually between first and final visit or death; in each calendar year, clinical retention was ≥2 completed visits > 90 days apart, antiretroviral therapy (ART) receipt was receipt of ≥3 antiretroviral agents, and viral suppression was last measured HIV-1 RNA < 200 copies/mL. CD4 at enrollment was obtained within 6 months of enrollment in cohort. Difference-in-difference (DID) models quantified associations between Medicaid expansion changes (by state of residence) and HIV outcomes. Across 50 states, 87 290 PWH contributed 325 113 person-years of follow-up. Medicaid expansion had a substantial positive effect on CD4 at enrollment (DID = 93.5, 95% CI: 52.9, 134 cells/mm3), a small negative effect on proportions clinically retained (DID = −0.19, 95% CI: −0.037, −0.01), and no effects on ART receipt (DID = 0.001, 95% CI: −0.003, 0.005) or viral suppression (DID = −0.14, 95% CI: −0.34, 0.07). Medicaid expansion had a positive effect on CD4 at entry, suggesting more timely HIV testing and care linkage, but generally null effects on downstream HIV care continuum measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».