The effect of Medicaid expansion on female gynecologic cancer-related inpatient admissions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mortality rate of female gynecologic cancer is higher among individuals without affordable health insurance. OBJECTIVES: We determined the impact of Medicaid expansion on the number of female gynecologic-related cancer inpatient admissions in Virginia (VA) relative to North Carolina (NC), the latter of which did not expand Medicaid. DESIGN: This quasi-experimental study was restricted to women between 18 and 64 years old admitted to general, acute, and short-term hospitals with gynecologic cancer. METHODS: We used Poisson fixed-effect event study regression to examine differences in the predicted number of female gynecologic-related cancer admissions in the quarters before and after Medicaid expansion (implemented in January 2019) in VA, compared to the same period in NC. RESULTS: Even though not significant, the predicted number of female gynecologic cancer-related inpatient admissions in VA increased by 4.8%, 4.9%, and 5.5% in the second, third, and fourth quarter of 2019, respectively, compared to the first quarter of 2019. CONCLUSION: Medicaid expansion in VA increased access to health services for Medicaid members, possibly due to initial pent-up demand among uninsured individuals.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».