Astma i familier, der står over for egenbetalingskrav med selvrisiko (AFFORD)

Baggrund og betydning Astma er en af ​​de mest almindelige alvorlige kroniske sygdomme hos voksne og børn i USA. På trods af retningslinjer og evidens er overholdelse af anbefalede astmakontrollerende medicin lav. Omkostninger er en vigtig barriere for manglende overholdelse af astmamedicin. Arbejdsgivere vedtager i stigende grad høje fradragsberettigede sundhedsplaner (HDHP'er), især dem, der kvalificerer sig til Health Savings Accounts (HSA'er), som udsætter de fleste medicin for fradrag i stedet for selvbetalinger som i traditionel dækning. HSA-HDHP'er kan således føre til manglende behandling på grund af omkostninger, herunder klinisk passende ydelser såsom astmamedicin. Som en reaktion herpå er værdibaserede forsikringsdesign (VBID) blevet foreslået for at fremme pleje af høj værdi ved at reducere eller eliminere omkostningsdeling for disse tjenester. Et almindeligt eksempel er en Preventive Drug List (PDL), der kan ledsage HSA-HDHP'er, som fritager visse kroniske lægemidler fra egenbetalingen for at fremme overholdelse. Mange PDL'er inkluderer astmakontroller og redningsmedicin. Med den stigende forekomst af HSA-HDHP'er har PDL'er potentialet til at forbedre overholdelse af kontrollerende medicin for både voksne og børn.

Undersøgelsesmål: Målet med denne forskning er at tilvejebringe nødvendig evidens for virkningen af ​​to vigtige udviklinger i sygeforsikringslandskabet, HSA-HDHP'er og PDL'er, og om PDL'er kan afbøde omkostningsbarrierer forbundet med HSA-HDHP'er og forbedre patientcentrerede resultater for voksne og børn med astma. Målene for denne undersøgelse er:

1. At forstå beslutningstagning i sundhedsvæsenet og erfaringer fra familier med astma med HSA-HDHP'er og PDL'er.
2. At undersøge virkningen af ​​HSA-HDHP'er med og uden PDL'er på brugen af ​​astmakontroller og redningsmedicin og på uønskede kliniske resultater (astma-relaterede ED-besøg og hospitalsindlæggelser), overordnet og for sårbare undergrupper (lavindkomst og race/etnisk minoritet) patienter).
3. At undersøge i hvilket omfang responsen på HSA-HDHP'er og PDL'er påvirkes af tilstedeværelsen af ​​andre familiemedlemmer med astma eller andre kroniske tilstande.
4. At undersøge virkningen af ​​HSA-HDHP'er med og uden PDL'er på OOP omkostninger for patienter og familier med astma.

Datakilder

Mål 1. Denne undersøgelse vil indsamle patientrapporterede data gennem dybdegående kvalitative telefoninterviews

Mål 2-4 vil bruge 14 års (2004-2017) tilmeldings- og kravdata fra en stor amerikansk kommerciel sundhedsplan

Studiebefolkning

Mål 1-undersøgelsespopulationen vil bestå af voksne med astma og forældre til børn med astma. Kvalificerede deltagere vil være dem, der i øjeblikket er tilmeldt arbejdsgiversponsorerede sygeforsikringsordninger (høje fradragsberettigede planer med og uden en PDL eller traditionelle planer).

Befolkningen i sundhedsplanen vil blive identificeret gennem tilmeldings- og kravdata fra Harvard Pilgrim Health Care (HPHC). Støtteberettigede patienter vil omfatte voksne i alderen 18-64 og børn i alderen 4-17 år med diagnosen astma. Patienter vil blive udvalgt, hvis de har været tilmeldt en arbejdsgiver-sponsoreret HSA-HDHP med eller uden en PDL, eller en traditionel plan uden en høj selvrisiko, for det foregående år. Blandt de kvalificerede i hver undergruppe, vil efterforskerne tilfældigt udvælge 9 fra hver celle til at sende en rekrutteringsmail, for i alt 81 patienter eller forældre, der er inviteret til at deltage.

En befolkning fra Asthma and Allergy Foundation of America (AAFA) vil blive rekrutteret gennem opslag til AAFA's Asthma Online Community, Educational Support Group, e-maillisteserver, Facebook-side og nyhedsbreve.

For mål 2-4 vil undersøgelsespopulationen bestå af voksne i alderen 18-64 år og børn i alderen 4-17 år med astma. Forsøgspersoner skal have brugt et år i en traditionel sundhedsordning med ingen eller lave egenbetalinger før skiftet til en HSA-HDHP uden PDL eller i en HSA-HDHP uden PDL før skiftet til en HSA-HDHP med PDL, og derefter forblive tilmeldt i mindst et år efter skiftet. Kontrolgruppemedlemmer tilbringer et år i en traditionel plan eller HDHP uden PDL og forbliver derefter i denne plan i mindst yderligere 12 måneder.

Tilmeldte over 64 år, som er berettiget til Medicare, vil blive udelukket. Efterforskerne vil identificere medlemmer med astma i løbet af basisåret ved hjælp af den samme påstandsbaserede algoritme, hvor en astmadiagnose vil blive defineret som at have mindst én indlagt patient eller to ambulante skader i det foregående år med en astmadiagnose baseret på international klassifikation af Sygdomme (ICD) 9 og 10 koder for astma.

Berettigede arbejdsgivere er dem, der kun tilbyder én plantype i et givet ydelsesår: 1) traditionelle sundhedsvedligeholdelsesorganisationer/foretrukken udbyderorganisation/Point of Service-planer (egenbetalinger <$1000, egenbetalinger på <$50 for de fleste tjenester, trindelte copayments for medicin); 2) HSA-HDHP'er uden PDL'er; eller 3) HSA-HDHP'er med PDL'er. Efterforskerne vil vælge "fuld-erstatning" arbejdsgivere, der erstatter en traditionel plan eller HSA-HDHP uden PDL med en HSA-HDHP uden PDL eller HSA-HDHP med PDL, henholdsvis, for alle ansatte på et givet tidspunkt; matchede sammenligning arbejdsgivere vil inkludere dem, der holder alle ansatte i deres tidligere plan.

Resultater

Mål 1 kvalitative interviews vil vurdere patient- og familieoplevelser på tværs af en række domæner relateret til beslutningstagning i astmasundhedspleje og resultater i HDHP'er.

De primære undersøgelsesresultater for mål 2-4 er de påstandsbaserede mål for brug af astmamedicin, resultater og OOP-omkostninger anført nedenfor, målt på individniveau. Se afsnittet om primære resultater for detaljer,

Prædiktorer og kovariater

De primære prædiktorvariable omfatter studieperiode og forsikringstype. Studieperiode angiver den etårige periode før eller op til tre år efter indeksdatoen. Forsikringstypen omfatter: 1) HSA-HDHP uden PDL; 2), HSA-HDHP med PDL; og 3) traditionel plan.

Andre co-variater inkluderer baseline astmas sværhedsgrad, co-morbiditet, tilstedeværelse af andre kroniske lidelser, selvrapporterede og geokodede race/etnicitetsdata, nabolagsuddannelse og fattigdomsniveauer, køn, alder, stat, individuel kontra familieplan, baseline antal ambulante patienter besøg, tilstedeværelse af en hospitalsindlæggelse, samlede udgifter, arbejdsgiverstørrelse, gennemsnitlige arbejdsgiverudgifter pr. indbygger, antal familiemedlemmer, gennemsnitsalder for børn i familien, gennemsnitsalder for voksne, gennemsnitlig familiesygelighedsscore, antal familiemedlemmer med astma, antallet af astma og andre lægemidler brugt af familien, og antallet af familiebesøg og indlæggelser på hospitalet i basisåret.

Analyseplan

Mål 1

Undersøgelsesholdet vil analysere kvalitative data i iterative cyklusser af indholdsanalyse på den måde, Patton har beskrevet. I den anden deduktive fase af analysen vil efterforskere overveje data kode for kode for at identificere områder med konvergens og divergens efter forsikringstype.

Mål 2

Analyser vil sammenligne ændringer i resultater fra baseline til op til tre års opfølgning blandt 1) astmapatienter, der er skiftet til HSA-HDHP'er uden PDL'er fra traditionelle planer vs. matchede patienter, hvis arbejdsgivere forbliver i traditionelle planer; og 2) patienter skiftede til HSA-HDHP'er med PDL'er fra HSA-HDHP'er uden PDL'er vs. matchede kontroller, der var tilbage i HSA-HDHP'er uden PDL'er. Efterforskerne vil bruge separate regressionsmodeller til at sammenligne år-til-år ændringer for hver interventionsgruppe i forhold til dens matchede kontrolgruppe, snarere end at inkludere alle patienter i en enkelt model med flere interaktionsudtryk.

Analyserne vil bruge både Interrupted Time Series (ITS) og Difference-in-Differences (DiD) rammer. Under kontrol for potentielle konfoundere vil analyser bruge generaliserede lineære modeller (GLM'er) til at modellere den uafhængige effekt af at skifte til hver af de to typer HSA-HDHP'er (med eller uden PDL'er) på sandsynligheden for hvert udfald, vurderet ud fra interagerende forsikringstype og undersøgelsesperiodevariable i modeller. Udvidede GLM'er - generaliserede estimeringsligninger (GEE) og generaliserede lineære blandede modeller (GLMM) - er passende metoder til at justere for korrelation inden for familier og til at undersøge ændringer i resultater mellem baseline og opfølgning.

Denne undersøgelse vil undersøge overholdelse af kontrollerende medicin ved hjælp af ITS. Efterforskere vil teste den statistiske signifikans af niveau- eller trendændringer efter skift af forsikringsplantype ved hjælp af GLM-modeller, justering for sæsonbestemt og første-ordens autokorrelation mellem sekventielle månedlige målinger ved hjælp af den empiriske sandwich-estimator.

Til analyser af brug af redningsmedicin vil efterforskerne fokusere på albuterol- og levalbuterol-inhalatorbrugere. Det standardiserede antal af dispenserede redningsinhalatorer vil blive modelleret som tælledata i forskel-i-forskelle modeller. ITS-modeller vil blive brugt til at modellere ændringer i niveau og trend for månedlige rater af dispenserede redningsinhalatorer, som i tidligere undersøgelser. Analyser vil også modellere forholdet mellem kontrolmedicin og total astmamedicin. For analyser af astma-relaterede ED-besøg og hospitalsindlæggelser kan resultaterne være binære, tælle eller kontinuerlige. Efterforskerne vil bruge logistiske GEE-modeller til at estimere effekten af ​​at skifte til hver type HSA-HDHP på binære resultater, såsom enhver astma-relateret hospitalsindlæggelse. Negativ binomial regression vil blive brugt til at modellere effekten for tælleresultater såsom ED-besøg. Efterforskere vil vælge de betingede middelværdier og variansfunktioner baseret på de faktiske data ved hjælp af et loglink med en gamma-fejlfordeling.

For at bestemme virkningen af ​​HSA-HDHP med og uden PDL'er på sårbare populationer og teste for heterogenitet af behandlingseffekter blandt sårbare populationer, vil efterforskerne først udføre stratificerede analyser og sammenligne resultater mellem interventions- og kontrolundergrupper defineret af de binære mål for risikofaktorerne af interesse (lav indkomst, minoritetsrace/etnicitet, moderat-svær astma, tilstedeværelse af andre kroniske lidelser, høj sygelighed baseret på Johns Hopkins Adjusted Clinical Groups (ACG)-systemet). Analyser vil bruge tre-vejs interaktionsbegreber (forsikringstype * studieperiode * undergruppe) til at teste for statistiske forskelle mellem undergrupper i virkningen af ​​ændringen til en HSA-HDHP med PDL i forhold til at forblive i en traditionel plan. I mål 2 analyser vil efterforskerne inkludere både voksne og børn sammen, med alder inkluderet som en co-variat.

Mål 3

Analyser vil bruge den samme population, resultater, undersøgelsesgruppesammenligninger og modelleringsstrategier som mål 1 og 2, bortset fra at der vil blive udført stratificerede analyser, der sammenligner resultater mellem interventions- og kontrolgrupper stratificeret efter voksen/barn-status. For statistisk at teste for heterogenitet af behandlingseffekt for voksne vs. børn, vil analyser bruge tre-vejs interaktionsbegreber (forsikringstype * studieperiode * voksen/barn) til at teste for statistiske forskelle mellem voksne og børn i virkningen af ​​ændringen til en HSA-HDHP med PDL vs. tilbageværende i en HSA-HDHP uden PDL. Analyser vil blive udført på individniveau, men vil inkludere variable på familieniveau som forudsigere af interesse. Separat for voksne og børn vil efterforskerne teste, i hvilken udstrækning det at have et andet familiemedlem med astma, en anden kronisk tilstand eller høj basislinje familie ACG-morbiditet modificerer virkningen af ​​HDHP'er og PDL'er på undersøgelsesresultater for en individuel astmapatient. Den primære prædiktor af interesse vil være interaktionen mellem variabelen på familieniveau, studieperiode og studiegruppe.

Mål 4

Analyser vil ligne dem i Mål 2, men for OOP-omkostningsresultater. De primære analyser af ændringer i OOP omkostninger vil bruge en DiD analytisk ramme. Efterforskerne vil følge de samme tilgange, som bruges til at analysere ED-besøg og hospitalsindlæggelser, ved at anvende todelte modeller/nul-oppustede negative binomiale modeller for at tage højde for nul omkostninger. GEE- eller GLMM-modeller vil blive brugt til at undersøge ændringer i resultater mellem baseline og opfølgning for at modellere den uafhængige effekt af at skifte til hver af de to typer HSA-HDHP'er (med eller uden PDL'er) på sandsynligheden for at have økonomisk byrde (OOP koster mere end 5 % af indkomsten).