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Enregistrement W4415288286 · doi:10.1200/op-24-01056

Changes in Medicaid Enrollment Among Adult Survivors of Childhood Cancer After Medicaid Expansion: A Report From the Childhood Cancer Survivor Study

2025· article· en· W4415288286 sur OpenAlexaff
Xu Ji, Xin Hu, Paul C. Nathan, Wendy M. Leisenring, Gregory T. Armstrong, Sharon M. Castellino, Anne C. Kirchhoff

Notice bibliographique

RevueJCO Oncology Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicaidChildhood cancerSocioeconomic statusYoung adultCancerCancer survivorPediatric cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE Little is known about whether Medicaid expansion under the Affordable Care Act affects insurance coverage among adult survivors of childhood cancer, a high-risk population requiring lifetime follow-up care. We examined the association of Medicaid expansion with Medicaid enrollment among participants in the Childhood Cancer Survivor Study. METHODS We identified 13,355 adult survivors (age 18-64 years) diagnosed with cancer at age <21 years between 1970 and 1999 and linked these survivors to Medicaid administrative data from 2010 to 2019. Outcomes included the percentage of survivors with any Medicaid enrollment and Medicaid-covered days (total number of days when a survivor was enrolled in Medicaid) each year. Multivariable difference-in-differences (DD) models were used to examine outcome changes (post- v pre-expansion) in expansion versus nonexpansion states. RESULTS Medicaid enrollment rates among survivors increased in expansion states (17.1% pre-expansion to 22.8% postexpansion) but decreased in nonexpansion states (16.6%-15.7%), leading to a net increase of 7.1 percentage points (ppts; 95% CI, 6.1 to 8.1). The DD model also showed a net mean increase of 18.7 days/year (95% CI, 15.0 to 22.4) in Medicaid-covered days in expansion relative to nonexpansion states. The expansion-associated increase in enrollment was greatest among survivors who were age 18-29 years (11.2 ppts; 95% CI, 8.3 to 14.1), non-Hispanic Black (13.6 ppts, 95% CI, 8.8 to 18.4) or Hispanic (13.4 ppts, 95% CI, 7.0 to 19.8), with <$20K in US dollars (USD) self-reported household income (13.5 ppts, 95% CI, 10.7 to 16.3), and noncollege graduates (9.3 ppts, 95% CI, 7.7 to 10.9). Similar patterns were observed when examining Medicaid-covered days. CONCLUSION To our knowledge, we provide the first evidence of increased Medicaid enrollment and longer coverage duration among adult survivors of childhood cancer after Medicaid expansion. Greater increases were seen among survivors from underrepresented racial/ethnic backgrounds, young adult survivors, and those with lower socioeconomic status, providing a mechanism to reduce disparities and ensure long-term medical care for childhood cancer survivors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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