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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».