Association of Medicaid expansion with five-year survival after cancer diagnosis.
Notice bibliographique
Résumé
11006 Background: Medicaid expansion is associated with improvements in early detection, access to treatment, and increased 2-year cancer survival. However, the association between Medicaid expansion and longer-term survival outcomes in newly diagnosed cancer patients remains understudied. Methods: Patients aged 18-59 years newly diagnosed with first primary cancers in 2007-2008 and 2014-2015 living in 25 states (AZ, AR, CA, CO, CT, DE, HI, IL, IA, KY, MD, MI, MN, NV, NH, NJ, NM, NY, ND, OH, OR, RI, WA, WV) that expanded Medicaid in 2014 and 12 states (AL, FL, GA, MS, MO, NC, OK, SC, TN, TX, WI, WY) that had not expanded Medicaid by the end of 2020 were obtained from the Cancer Incidence in North America (CiNA) Survival dataset compiled by the North American Association of Central Cancer Registries. Cases were stratified by cancer type, race and ethnicity, census-tract poverty level, and rurality. Difference-in-differences analysis was used to examine the association of Medicaid expansion with changes in 5-year observed overall and cause-specific survival (CSS) based on multivariable flexible parametric survival models adjusted for age group, sex, race and ethnicity, census tract–level poverty, rurality, state, and year of diagnosis. Results: A total of 1,256,349 individuals were diagnosed with cancer in Medicaid expansion (N = 698,870) and non-expansion states (N = 557,479) during the study period. The 5-year overall survival increased from 65.0% to 73.4% in expansion states and from 61.0% to 70.0 in non-expansion states, leading to a non-significant net increase of 0.21 percentage points (95%CI: -0.11,0.53) in expansion states after adjusting for sociodemographic factors. Increases in observed and cause-specific survival were greatest in expansion states for cancers of the pancreas (observed: 1.86ppt, 95%CI: 0.33ppt – 3.39ppt; CSS: 2.33ppt, 95%CI: 0.51ppt – 4.14ppt), colon and rectum (observed: 1.55ppt, 95%CI: 0.45ppt – 2.65ppt; CSS: 1.64ppt, 95%CI: 0.53ppt – 2.76 ppt), and lung (observed: 1.19ppt, 95%CI: 0.32ppt – 2.07ppt; CSS: 1.16ppt, 95%CI: 0.09ppt – 2.24ppt). The net increase associated with Medicaid expansion was also prominent among non-Hispanic Black patients (observed: 1.25ppt, 95%CI: 0.30ppt – 2.19ppt; CSS:0.80ppt, 95%CI: -0.10ppt – 1.70ppt), people living in the most deprived area (observed: 1.21ppt, 95%CI: -0.14ppt – 2.56ppt; CSS:1.45ppt, 95%CI: 0.16ppt – 2.75ppt), and rural communities (observed: 2.30ppt, 95%CI: -0.30ppt – 4.88ppt; CSS:2.40ppt, 95%CI: -0.03ppt – 4.83ppt). Conclusions: Medicaid expansion was associated with greater increases in 5-year observed and cause-specific survival for Non-Hispanic Black individuals, individuals living in the most deprived area, and rural communities. These findings reinforce the importance of Medicaid expansion in reducing disparities in cancer survival outcomes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».