Auswirkungen der Medicaid-Expansion auf die Inanspruchnahme des Gesundheitswesens

Hintergrund Der Patient Protection and Affordable Care Act (PPACA) wurde am 23. März 2010 von Präsident Obama unterzeichnet. Zwei der umstrittensten Klauseln des PPACA waren die Bestrafung aller Personen, die nach dem 1. Januar 2014 keine Versicherung hatten, und die Ausweitung der Medicaid-Versicherung auf alle Erwachsenen mit einem Einkommen von 138 % oder weniger der Bundesarmutsgrenze. Die Verfassungsmäßigkeit des Gesetzes wurde geprüft und führte zum Fall „National Federation of Independent Businesses vs. Sebelius“, in dem der Oberste Gerichtshof die meisten Bestimmungen des PPACA bestätigte, aber entschied, den Staaten die Möglichkeit zu geben, Medicaid nicht zu erweitern und gleichzeitig beizubehalten ihre Bundesmittel für das Programm. Diese Entscheidung des Obersten Gerichtshofs führte dazu, dass die Erweiterung von Medicaid für Staaten optional wurde. Am 1. Januar 2014 haben sich 24 Bundesstaaten und der District of Columbia dafür entschieden, die Medicaid-Abdeckung gemäß den PPACA-Anforderungen zu erweitern. Diese Variante der Medicaid-Expansion bot natürliche Experimente, um die Auswirkungen von Expansionsentscheidungen zu untersuchen.

Die stationäre Versorgung macht den größten Teil der nationalen Gesundheitsausgaben in den Vereinigten Staaten aus. Es gibt mehrere Bestimmungen im PPACA, die die Koordinierung der Versorgung zwischen Anbietern durch die Nutzung patientenzentrierter medizinischer Einrichtungen und Basiserstattungen der Anbieter auf der Grundlage der Patientenergebnisse im Gegensatz zum Umfang der erbrachten Versorgung fördern. Durch solche Reformen zielte die PPACA darauf ab, die Verschwendung von Ressourcen wie vermeidbare Krankenhauseinweisungen zu reduzieren. Frühere Untersuchungen haben gezeigt, dass die stationäre Nutzung, insbesondere vermeidbare Krankenhausaufenthalte, empfindlich auf Deckungsgewinne reagieren und als Indikator für den Zugang zur Primärversorgung dienen können. Daher kann die Bewertung, wie sich die Versicherungserweiterung im Rahmen des PPACA auf die gesamte stationäre Inanspruchnahme und die Rate vermeidbarer Krankenhauseinweisungen ausgewirkt hat, Aufschluss darüber geben, wie erfolgreich PPACA beim Ersetzen teurer verschwenderischer Dienste durch kostengünstigere Primärversorgungsdienste war. Wherry et al. stellten unter Verwendung von Daten aus der National Health Interview Survey einen positiven Zusammenhang zwischen der Expansion von PPACA Medicaid und der Rate der Krankenhausaufenthalte über Nacht fest, während Sommers et al. unter Verwendung von Daten aus einer in Arkansas, Kentucky und Texas durchgeführten Umfrage keinen signifikanten Zusammenhang zwischen Übernachtung fanden Krankenhauseinweisungen und Medicaid-Expansion. Sie stellten keine Unterschiede in der Wahrscheinlichkeit eines Krankenhausaufenthalts über Nacht und der Expansionsmethode fest (Arkansas vs. Kentucky). Ihre Studie war jedoch durch eine kleine Stichprobengröße begrenzt und basierte auf Ergebnissen einer Umfrage. Darüber hinaus waren sie aufgrund fehlender Verwaltungsdaten nicht in der Lage, Ergebnisse zu bewerten, die möglicherweise empfindlicher auf einen verbesserten Zugang zur Primärversorgung reagieren, wie z. B. vermeidbare Krankenhauseinweisungen. Nach unserem besten Wissen hat bisher nur eine Studie die Auswirkungen der Medicaid-Expansion im Rahmen von PPACA auf die Gesamtinanspruchnahme stationärer Patienten und die Raten vermeidbarer Krankenhauseinweisungen bewertet. Ihre Studie war jedoch auf Kalifornien beschränkt, außerdem hatten verschiedene Landkreise unterschiedliche Ausbaustufen, wobei einige die Abdeckung auf bis zu 133 % FPL ausdehnten, einige auf bis zu 200 % FPL und einige unter 100 % FPL. Bisher hat keine der Studien die Auswirkungen verschiedener Methoden der Medicaid-Ausweitung im Rahmen des PPACA auf die Raten von Krankenhauseinweisungen aus allen Gründen und vermeidbaren Krankenhauseinweisungen unter Verwendung von Verwaltungsdaten ermittelt. Eines der Ziele des PPACA war es, die Kosten für die Gesundheitsversorgung zu senken, indem das bei ED erbrachte Versorgungsvolumen reduziert wurde. Bestimmte in das PPACA aufgenommene Maßnahmen wie die Erhöhung der Zahl der Versicherten und damit die Verbesserung des Zugangs zur Versorgung außerhalb der Notaufnahme und die Integration der Gesundheitsversorgung können zur Verringerung der Inanspruchnahme der Notaufnahme beitragen. Zwei Studien, die die Auswirkungen der Expansion von Medicaid auf die Verwendung von ED untersuchten, analysierten auch die Raten von ambulanten pflegesensitiven Zuständen (ACSC), auftretenden, aber in der Primärversorgung behandelbaren Zuständen und nicht auftretenden ED-Besuchen. Eine Studie beschränkte sich jedoch nur auf den Bundesstaat Maryland, in dem es keinen Vergleichsstaat gab, der Medicaid nicht erweiterte, und die andere beschränkte sich auf nur eine einzige gewinnorientierte Krankenhauskette in 6 Bundesstaaten, die Medicaid erweiterte, und 14, die dies nicht taten . Darüber hinaus hat keine der Studien bewertet, wie sich verschiedene Methoden der Medicaid-Expansion unter den PPACA-Raten der allgemeinen und nicht aufkommenden ED-Nutzung auswirken. Rassen-/ethnische Unterschiede in verschiedenen Aspekten der Gesundheitsversorgung wie Versicherungsschutz und allgemeiner Zugang zur Gesundheitsversorgung sind in der Literatur gut dokumentiert. In Kombination mit den Deckungsbestimmungen könnten zusätzliche Reformen des PPACA, wie z. B. die Aufwertung des Nationalen Zentrums für Minderheitengesundheit und gesundheitliche Unterschiede bei den National Institutes of Health von einem Zentrum zu einem vollständigen Institut, zu einer Verringerung dieser Unterschiede führen. Die Studien, die die Auswirkungen der Medicaid-Expansion im Rahmen von PPACA auf Unterschiede bei der stationären Nutzung oder der ED-Nutzung bewertet haben, stützten sich hauptsächlich auf selbstberichtete Daten, die kognitiven, Non-Response-, Recall- und anderen Verzerrungen unterliegen. Darüber hinaus können granulare Messungen der stationären oder ED-Nutzung wie vermeidbare Krankenhauseinweisungen und vermeidbare ED-Besuche nicht genau aus selbst gemeldeten Daten gewonnen werden. Bisher hat keine der Studien die Auswirkungen der Erweiterung von Medicaid oder anderer Methodenerweiterungen im Rahmen von PPACA auf Unterschiede in der Art der Nutzung von stationären oder Notaufnahmen ermittelt.

Personen mit Substanzgebrauchsstörungen (SUD) haben im Vergleich zur Allgemeinbevölkerung deutlich höhere Gesundheitskosten, eine höhere Rate an Suizidversuchen und Behinderungen und stellen somit eine gesamtgesellschaftliche Belastung dar. Trotzdem erhielten 2012 fast 90 % der Personen ab 12 Jahren, die wegen SUD eine Behandlung benötigten, keine angemessene Behandlung. Das Fehlen einer Versicherung oder eine Versicherung, die SUD-Behandlungsleistungen nicht abdeckt, was dazu führt, dass der Patient diese nicht bezahlen kann, sind einige der am häufigsten genannten Behandlungshindernisse. Die Abdeckungserweiterungen im Rahmen des PPACA haben dazu geführt, dass fast 1,6 Millionen Amerikaner, die an SUDs in Medicaid-Expansionsstaaten leiden, Krankenversicherungsschutz erhalten. Darüber hinaus ist die SUD-Behandlung im Rahmen des PPACA einer der zehn wesentlichen Gesundheitsvorteile, die alle Pläne ab 2014 bieten müssen. Das PPACA verlangt auch, dass alle Pläne dem Bundesgesetz über psychische Gesundheit und Gleichbehandlung bei Sucht von 2008 (MHPAEA) entsprechen. Gemäß diesem Gesetz müssen alle Pläne, die ihren Anspruchsberechtigten Leistungen für psychische Gesundheit und SUD-Behandlung anbieten, die Leistungen nicht restriktiver gestalten als medizinische Leistungen. Die PPACA schreibt vor, dass alle Pläne Screening, Kurzintervention und Überweisung zur Behandlung (SBIRT) für SUDs abdecken. Neben der Anordnung von SBIRT ermutigt die PPACA auch Accountable Care Organizations und Patient Centered Medical Homes, die die koordinierte Versorgung von Patienten mit SUDs verbessern könnten. Die Bemühungen zur Verbesserung der Versorgungskoordinierung und zur Einbeziehung von SBIRT für SUD in die Grundschule könnten zu einer Zunahme der Zahl der Überweisungen zur SUD-Behandlung führen, die in der Vergangenheit überwiegend durch Strafverfolgungsbehörden erfolgten. Nur eine Studie hat die Auswirkungen der Deckungserweiterungen im Jahr 2014 auf die anspruchsberechtigte erwachsene Bevölkerung (18- bis 64-Jährige) untersucht. Die Autoren verwendeten die Daten der National Survey on Drug Use and Health und stellten eine signifikante Zunahme der Inanspruchnahme von Behandlungen für psychische Gesundheit fest, ohne dass es zu signifikanten Änderungen bei der Behandlung von SUDs kam. Sie zogen jedoch keine Vergleiche zwischen Staaten, die Medicaid erweiterten, und Staaten, die dies nicht taten. Die Studie untersuchte auch keine Änderungen der Zahlungsquellen für die SUD-Behandlung nach der Erweiterung von Medicaid.

Antworten aus Arkansas, Kentucky und Florida. Arkansas war der erste Staat, der eine Genehmigung für sein Demonstrationsprojekt „Private Option“ zur Umsetzung der Medicaid-Erweiterung im Rahmen des PPACA erhalten hat. Arkansas hat eine Premium-Assistance-Strategie eingeführt, bei der Bundesmittel verwendet wurden, um allen neuen Medicaid-berechtigten Personen, die bis zu 138 % des FPL verdienen, eine individuelle kommerzielle Krankenversicherung anzubieten, indem sie in einen der staatlich qualifizierten Krankenversicherungspläne aufgenommen wurden. Am 9. Mai 2013 erklärte Gouverneur Beshear, dass Kentucky die im Rahmen des PPACA vorgeschlagene Erweiterung von Medicaid fortsetzen werde. Kentucky beschloss, die Medicaid-Erweiterung durchzuführen, indem die neu berechtigten Personen in dieses bereits bestehende verwaltete Medicaid-Programm aufgenommen wurden. Trotz der vehementen Opposition des Staates gegen das PPACA drückte Gouverneur Rick Scott seine Unterstützung für eine „begrenzte Medicaid-Expansion“ durch einen staatlich finanzierten und privat verwalteten Managed-Care-Plan aus. Florida entschied sich jedoch gegen die Medicaid-Erweiterung. Dies führte dazu, dass fast 764.000 Personen keine erschwinglichen Deckungsoptionen hatten, da sie keinen Anspruch auf Medicaid-Deckung oder Marketplace-Subventionen hatten.

Der Vergleich der stationären Nutzung und der Notaufnahme zwischen diesen drei Staaten wird die Auswirkungen der Medicaid-Expansion und der unterschiedlichen Ansätze zur Medicaid-Expansion auf die Nutzung des Gesundheitswesens hervorheben. Unter Verwendung von Daten auf nationaler Ebene wird der Vergleich der Änderung der Rate der SUD-Behandlungsaufnahmen nach der Erweiterung von Medicaid in Staaten, die Medicaid erweitert haben, mit Staaten, die dies nicht taten, die Auswirkungen der Erweiterung von Medicaid auf die Inanspruchnahme von SUD-Behandlungen bestimmen.

Ziele und spezifische Ziele

1. Um die Auswirkung der Medicaid-Expansion und die Art der Medicaid-Expansion (Kauf einer gewerblichen Versicherung vs. herkömmliche Medicaid-Expansion) auf die stationäre Inanspruchnahme aller Ursachen und vermeidbare Krankenhauseinweisungen zu bestimmen und festzustellen, ob sich die Wirkung der Medicaid-Expansion auf die stationäre Inanspruchnahme je nach Rasse / ethnischer Zugehörigkeit unterscheidet.

   1. Unter Verwendung eines Differenzen-in-Differenzen-Ansatzes werden wir die Rate der Krankenhauseinweisungen aus allen Gründen und der vermeidbaren Krankenhauseinweisungen für Erwachsene im Alter von 19 bis 64 Jahren zwischen 2013 und 2014 in den beiden Staaten, die Medicaid erweitert haben, mit Florida vergleichen. Eine Subgruppenanalyse, die Arkansas und Kentucky vergleicht, wird zeigen, ob unterschiedliche Expansionsansätze die stationäre Inanspruchnahme beeinflusst haben.
   2. Unter Verwendung eines Differenzen-in-Differenzen-in-Differenzen-Ansatzes werden wir bestimmen, ob sich die Auswirkungen der Medicaid-Expansion auf die stationäre Inanspruchnahme von Erwachsenen im Alter von 19 bis 64 Jahren je nach Rasse/ethnischer Gruppe (Hispanics, nicht-hispanische Weiße und nicht-hispanische Schwarze) zwischen den drei Staaten unterscheiden.

2. Um die Auswirkungen der Medicaid-Expansion und Art der Medicaid-Expansion auf die ED-Nutzung und die nicht auftretende ED-Nutzung zu bestimmen und ob sich die Auswirkung der Medicaid-Expansion auf die ED-Nutzung je nach Rasse/Ethnie unterscheidet.

   1. Unter Verwendung eines Differenzen-in-Unterschiede-Ansatzes werden wir die Rate der ED-Besuche und nicht-notfälligen ED-Besuche für Erwachsene im Alter von 19-64 zwischen 2013 und 2014 in den beiden Staaten, die Medicaid erweitert haben, mit Florida vergleichen. Eine Untergruppenanalyse, die Arkansas und Kentucky vergleicht, wird zeigen, ob unterschiedliche Ansätze zur Expansion die ED-Nutzung beeinflusst haben.
   2. Unter Verwendung eines Differenzen-in-Unterschiede-in-Unterschiede-Ansatzes werden wir bestimmen, ob sich die Auswirkungen der Medicaid-Expansion auf die Nutzung der Notaufnahme für Erwachsene im Alter von 19 bis 64 Jahren je nach rassischer/ethnischer Untergruppe (Hispanics, nicht-hispanische Weiße und nicht-hispanische Schwarze) unterscheiden. zwischen den drei Staaten.

3. Bestimmung der Auswirkungen der Medicaid-Expansion auf die Rate der SUD-Behandlungsaufnahmen in Einrichtungen, die eine gewisse öffentliche Unterstützung erhalten.

   1. Unter Verwendung eines Differenzen-in-Differenzen-in-Differenzen-Ansatzes werden wir die Rate der SUD-Behandlungsaufnahmen von 2010-2014 für Personen im Alter von 18-54 Jahren mit denen im Alter von 12-17 Jahren in den Staaten vergleichen, die Medicaid 2014 erweitert haben, mit Staaten, die Medicaid 2014 nicht erweitert haben .
   2. Unter Verwendung eines Differenzen-in-Differenzen-in-Differenzen-Ansatzes werden wir die Änderungen der Zahlungsquellen für die SUD-Behandlungsaufnahmen von 2010-2014 für Personen im Alter von 18-54 Jahren mit denen im Alter von 12-17 Jahren in den Staaten vergleichen, die Medicaid 2014 erweitert haben, mit Staaten, die dies taten Medicaid im Jahr 2014 nicht erweitern.
   3. Unter Verwendung eines Differenzen-in-Unterschiede-in-Unterschiede-Ansatzes werden wir die Rate der Überweisungen zur Gesundheitsversorgung für die SUD-Behandlungsaufnahmen von 2010-2014 für Personen im Alter von 18-54 Jahren mit denen im Alter von 12-17 Jahren in den Staaten vergleichen, die Medicaid 2014 erweitert haben, mit Staaten, die dies taten Medicaid im Jahr 2014 nicht erweitern.

Methoden Auswirkungen der privaten Option, der traditionellen Medicaid-Expansion und der Entscheidung gegen die Medicaid-Expansion auf die stationäre Inanspruchnahme: Ein Drei-Staaten-Vergleich Die Ermittler werden einen längsschnittlichen quasi-experimentellen Querschnittsunterschied im Unterschiedsstudiendesign verwenden, um die Auswirkungen der Medicaid-Expansion und der Expansionsmethode zu bewerten zu unseren stationären Verwertungsmaßnahmen. Wir werden die Veränderung der Raten von Krankenhauseinweisungen aus allen Gründen und vermeidbaren Krankenhausaufenthalten von 2013 bis 2014 bestimmen und die Veränderung zwischen den Bundesstaaten basierend auf dem Status der Erweiterung/Methode der Erweiterung gegenüberstellen. Die Ermittler werden ein quasi-experimentelles Längsschnitt-Querschnittsstudiendesign verwenden, um die Auswirkungen der Medicaid-Expansion und -Methode auf rassische/ethnische Disparitäten auf unsere stationären Nutzungsmaßnahmen zu bewerten. Die Ermittler werden die Veränderung der Raten von Krankenhausaufenthalten aus allen Gründen und vermeidbaren Krankenhausaufenthalten von 2013 bis 2014 für jede Rasse/Ethnizität bestimmen und die Veränderung zwischen den Bundesstaaten basierend auf dem Status der Erweiterung/Methode der Erweiterung gegenüberstellen.

Data CDC – Wonder Bridged-Race Population Estimates Das National Center for Health Statistics (NCHS) kombiniert 31 Rassenkategorien, die in der Volkszählung verwendet werden, zu vier Rassenkategorien: asiatische oder pazifische Inselbewohner, Schwarze oder Afroamerikaner, Indianer oder Ureinwohner Alaskas, Weiße und Weiße alters-, geschlechts- und ethnische (hispanische/nicht-hispanische) spezifische Bevölkerungszahlen für jeden Bezirk der Vereinigten Staaten. Diese Dateien sind auf der CDC Wonder-Website zur öffentlichen Nutzung verfügbar. Wir werden diese Dateien verwenden, um die Gesamtbevölkerungszahlen zu erhalten, die als Nenner für unsere Nutzungsmetriken für jeden Bezirk von Arkansas, Florida und Kentucky für 2013 und 2014 dienen.

HCUP SID Für unsere Maßnahmen zur stationären Nutzung werden die Ermittler die State Inpatient Database (SID) des Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP) aus Arkansas, Kentucky bzw. Florida erwerben. Die SIDs erfassen die Aufzeichnungen der stationären Krankenhausentlassungen des jeweiligen Bundesstaates für das jeweilige Jahr und enthalten sie in einem einheitlichen Format, um Vergleiche zwischen den Bundesstaaten zu ermöglichen. Die Analyseeinheit im Datensatz ist eine Krankenhausentlassung. Zusätzlich zu Informationen zu jedem Krankenhausaufenthalt, wie Aufenthaltsdauer, Kosten, Aufnahme- und Entlassungsdaten, enthalten die SIDs auch klinische Informationen, wie die aufgezeichnete Diagnose und während jedes Krankenhausaufenthalts durchgeführte Verfahren, und demografische Daten des Krankenhauspatienten, wie Geburtsdatum, Postleitzahl von Wohnort, Geschlecht, Rasse, ethnische Zugehörigkeit, Zahlungstyp usw.

Analyse Die Ermittler stellen die Ergebnisraten für jedes Bundesland in jedem Quartal dar und bestimmen, ob es zwischen 2013 und 2014 zu einer Änderung der Trends oder zwischen 2013 und 2014 zu einer unmittelbaren Änderung gekommen ist, indem sie eine unterbrochene Zeitreihenanalyse verwenden. Die Ermittler berechnen für jedes Jahr die groben Raten für alle Ursachen und vermeidbare Krankenhauseinweisungen für jeden Staat. Unter Verwendung der US-Bevölkerung von 2014 als Referenzbevölkerung werden wir eine direkte Standardisierung durchführen, um die alters- und geschlechtsbereinigten Raten aller Ursachen und vermeidbarer Krankenhauseinweisungen für jeden Staat und jedes Jahr zu berechnen. Die Ermittler werden auch eine direkte Standardisierung für Rassen-/Ethnizitäts-Untergruppen durchführen. Als nächstes werden wir eine multivariate Regressionsanalyse durchführen, um die übermäßige Veränderung der stationären Inanspruchnahme aufgrund der Medicaid-Expansion abzuschätzen. Die Ermittler werden eine Poisson-Verteilung für unsere Ergebnisvariablen verwenden. Die Risikopopulation ist die Gesamtpopulationszahl jeder Kohorte, wie sie aus NCHS-Daten erhalten wird. Standardfehler werden auf der Ebene der Notfallmanagementregion geclustert, um die Verschachtelung jeder Kohorte innerhalb einer Notfallmanagementregion zu berücksichtigen. Das Modell wird feste Effekte auf der Ebene der Notfallmanagementregion enthalten, um zeitinvariante Faktoren auf der Ebene der Notfallmanagementregion, Dummies für Altersgruppe, Geschlecht, Rasse/Ethnizität und Jahr zu berücksichtigen. Die Ermittler werden Indikatoren für den Zeitraum (2013 und 2014) und den Expansionsstatus (erweitertes Medicaid oder nicht) erstellen. Die Ermittler werden den Periodenindikator mit dem Expansionsstatusindikator interagieren, um die übermäßige Änderung der Ergebnismaße für Staaten zu bestimmen, die Medicaid erweitert haben (AR und KY), im Vergleich zu Staaten, die Medicaid 2014 nicht erweitert haben (FL). Dieselbe Modellspezifikation wird verwendet, um die Auswirkungen der Methode der Medicaid-Erweiterung auf die Raten von Krankenhauseinweisungen aus allen Gründen und vermeidbaren Krankenhauseinweisungen zu bestimmen. Für diese Analyse werden die Ermittler die Daten von 2013 und 2014 aus Arkansas und Kentucky vergleichen. Um zu beurteilen, ob sich die Auswirkungen der Medicaid-Expansion auf unsere Ergebnismessungen nach Rassen/ethnischen Gruppen in den drei Bundesstaaten unterscheiden, verwenden wir ein multivariates Differenz-in-Differenz-in-Differenz-Modell. Die Daten werden auf nicht-hispanische weiße, hispanische und nicht-hispanische schwarze Kohorten beschränkt. Zusätzlich zu den Begriffen in den vorherigen Modellen werden wir Wechselwirkungen zwischen Rasse/Ethnizität und Zustandsindikatoren einbeziehen, um grundlegende Ungleichheiten in den Ergebnissen in den Staaten zu kontrollieren, und Wechselwirkungen zwischen Rasse/Ethnizität und Zeit, um Längstrends bei Ungleichheiten insgesamt zu kontrollieren. Die Indikatoren für nicht-hispanische Schwarze und Hispanics werden mit Periodenindikatoren und Zustandsindikatoren interagiert. Die Koeffizienten dieser Interaktionen liefern uns die übermäßige Änderung der Ergebnismaße zwischen Hispanoamerikanern vs. nicht-hispanischen Weißen und nicht-hispanischen Schwarzen vs. nicht-hispanischen Weißen in Bundesstaaten, die Medicaid erweitert haben (AR und KY) gegenüber Bundesstaaten, die Medicaid nicht erweitert haben im Jahr 2014 (Referent = FL).

Sensitivitätsanalyse Die Ermittler werden anstelle einer Poisson-Verteilung eine negative Binomialverteilung für unsere Ergebnismaße verwenden. In der zweiten Sensitivitätsanalyse werden die Ermittler für unsere Messung der Krankenhauseinweisungen aus allen Gründen alle mütterlichen Entlassungen ausschließen. In einer dritten Sensitivitätsanalyse werden die Ermittler nur Krankenhausaufenthalte von Erwachsenen im Alter von 27 bis 64 Jahren einbeziehen, um alle jungen Erwachsenen auszuschließen, die aufgrund des „Junge-Erwachsenen-Mandats“ möglicherweise vor 2014 Deckungsgewinne erfahren haben. In einer vierten Sensitivitätsanalyse werden die Ermittler nur diejenigen Krankenhausaufenthalte einbeziehen, die in kommunalen Krankenhäusern stattgefunden haben. In einer fünften Sensitivitätsanalyse werden die Ermittler die rassischen/ethnischen Gruppen zusammenfassen und jede Kohorte basierend auf Jahr, Staat, Notfallmanagementregion, Altersgruppe und Geschlecht definieren. Die Ermittler werden dies tun, um die Aufnahmen in die Zählung der Ergebnismaße einzubeziehen, bei denen die Rasse/Ethnizität des Patienten fehlt. Sechstens gruppieren die Ermittler die Daten nicht jährlich, sondern nach Quartalen und führen eine segmentierte Regressionsanalyse durch. Schließlich werden die Ermittler alle Ergebnisvariablen als Raten pro 10.000 Personen berechnen und eine gewichtete gewöhnliche Regressionsanalyse der kleinsten Quadrate verwenden, um festzustellen, ob sich unsere Interpretationen ändern.

Auswirkungen der privaten Option, der traditionellen Medicaid-Expansion und der Entscheidung gegen die Medicaid-Expansion auf die Nutzung der Notaufnahme: Ein Drei-Staaten-Vergleich Die Ermittler werden einen quasi-experimentellen Längsquerschnittsunterschied im Unterschiedsstudiendesign verwenden, um die Auswirkungen der Medicaid-Expansion und der Expansionsmethode zu bewerten zu den stationären Inanspruchnahmemaßnahmen. Die Ermittler werden die Änderung der Raten der Gesamtzahl und der Arten von ED-Besuchen von 2013 bis 2014 bestimmen und die Änderung zwischen den Bundesstaaten basierend auf dem Status der Erweiterung/der Erweiterungsmethode gegenüberstellen. Die Ermittler werden ein quasi-experimentelles Längsschnitt-Querschnittsstudiendesign verwenden, um die Auswirkungen der Medicaid-Expansion und der Expansionsmethode auf rassische/ethnische Disparitäten auf unsere ED-Nutzungsmessungen zu bewerten. Die Ermittler werden die Änderung der Raten der Gesamtzahl und der Arten von ED-Besuchen von 2013 bis 2014 für jede Rasse/Ethnizität bestimmen und die Änderung zwischen den Staaten basierend auf dem Status der Erweiterung/Methode der Erweiterung gegenüberstellen.

Data CDC – Wonder Bridged-Race Bevölkerungsschätzungen HCUP SEDD Für unsere Ergebnismessungen werden die Ermittler die State Emergency Department Database (SEDD) des Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP) für Arkansas, Kentucky bzw. Florida erwerben. Die SEDDs erfassen alle ED-Besuche für das jeweilige Jahr, die in EDs stattfinden, die mit Krankenhäusern verbunden sind und die nicht zu Krankenhausaufenthalten führen. Zusätzlich zu Informationen zu jedem ED-Besuch wie Gebühren und Aufnahmedaten enthalten die SEDDs auch klinische Informationen wie die während jedes Besuchs aufgezeichnete Diagnose und durchgeführte Verfahren sowie demografische Daten des Patienten wie Geburtsdatum, Postleitzahl des Wohnorts, Geschlecht, Rasse , ethnische Zugehörigkeit, Zahlertyp usw.

Zielparameter

1. ED-Besuch.

2. Art des ED-Besuchs:

   1. Vermeidbar/vermeidbar.
   2. Auftauchend. Struktur der analytischen Daten Ähnlich wie beim vorherigen Ziel, der einzige Unterschied wäre in Bezug auf die Ergebnisse. Analyse Ähnlich wie beim vorherigen Ziel, der einzige Unterschied wäre in Bezug auf die Ergebnisse. Sensitivitätsanalyse Die Ermittler werden anstelle einer Poisson-Verteilung eine negative Binomialverteilung für unsere Ergebnismaße verwenden. In einer zweiten Sensitivitätsanalyse werden wir ED-Besuche für Erwachsene im Alter von 27 bis 64 Jahren einbeziehen, um alle jungen Erwachsenen auszuschließen, die aufgrund des „Mandats für junge Erwachsene“ möglicherweise vor 2014 einen Deckungszuwachs erfahren haben. In einer dritten Sensitivitätsanalyse werden die Ermittler unsere Definition von vermeidbaren Besuchen und neu auftretenden Besuchen ändern. Die Ermittler definieren einen vermeidbaren Besuch als jeden Besuch, dessen Wahrscheinlichkeit, dass er vermeidbar ist, ≥ 0,5 beträgt, und jeder Besuch, dessen Wahrscheinlichkeit, dass es sich um einen Notfall handelt, ≥ 0,5 ist, wird als solcher definiert. In einer vierten Sensitivitätsanalyse werden die Ermittler nur die ED-Besuche einbeziehen, die in kommunalen Krankenhäusern stattgefunden haben. In einer fünften Sensitivitätsanalyse werden wir die rassischen/ethnischen Gruppen zusammenfassen und jede Kohorte basierend auf Jahr, Staat, Notfallmanagementregion, Altersgruppe und Geschlecht definieren. Die Ermittler werden dies tun, um diese ED-Besuche in die Zählung der Ergebnismessungen einzubeziehen, bei denen die Rasse/Ethnizität des Patienten fehlt. Sechstens gruppieren wir die Daten nicht jährlich, sondern gruppieren sie nach Quartalen und führen eine unterbrochene Zeitreihenanalyse durch. Siebtens wird die Wahrscheinlichkeit, dass ein ED-Besuch vermeidbar ist, als Summe der Wahrscheinlichkeit definiert, dass ein ED-Besuch nicht notfallmäßig und notfallmäßig, aber in der Primärversorgung behandelbar ist, und die Wahrscheinlichkeit, dass ein ED-Besuch notfallmäßig ist, wird als Summe der Wahrscheinlichkeit definiert, dass ein ED-Besuch notfallmäßig ist und ED-Pflege benötigt. Schließlich werden die Ermittler alle Ergebnisvariablen als Raten pro 10.000 Personen berechnen und eine gewichtete gewöhnliche Regressionsanalyse der kleinsten Quadrate verwenden, um festzustellen, ob sich unsere Interpretationen ändern.

Frühe Auswirkungen der Medicaid-Expansion auf die Behandlung des Drogenmissbrauchs im öffentlichen Sektor: Beweise aus dem Affordable Care Act Wir werden ein quasi-experimentelles Längsschnitt-Querschnittsstudiendesign verwenden. Wir werden die Änderungen der Aufnahmeraten in SUD-Behandlungseinrichtungen, Änderungen der Zahlungsquellen und Änderungen der Rate der Gesundheitsversorgungsüberweisungen von 2010 bis 2014 für Personen im Alter von 18 bis 54 gegenüber 12 bis 17 Jahren bestimmen und die Änderungen zwischen ihnen vergleichen über den Medicaid-Expansionsstatus der Staaten.

Datenbehandlungs-Episoden-Datensatz – Aufnahmen (TEDS-A) TEDS-A ist eine landesweite administrative Datenbank von Aufnahmen in spezialisierten SUD-Behandlungseinrichtungen. Es besteht aus Einrichtungen, die eine öffentliche Finanzierung für die SUD-Behandlung erhalten. Einige Bundesländer erheben nur Daten über öffentlich finanzierte Aufnahmen, während andere auch privat finanzierte Aufnahmen von Einrichtungen erheben, die öffentliche Mittel erhalten. TEDS-A enthält Daten zu den demografischen Daten des Patienten, einschließlich Altersgruppe, Geschlecht, Rasse/ethnische Zugehörigkeit, Wohnsitzstaat, Drogenmissbrauch, Art der Einrichtung, Zahlungsquelle für die Aufnahme für eine Untergruppe von Staaten und Quelle der Überweisung an die Behandlung. Es deckt fast 80 % der SUD-Behandlungseinweisungen in den USA ab.

Aktuelle Bevölkerungsumfrage (CPS) Die CPS berichtet monatlich über demografische Daten der Bevölkerung, einschließlich Alter, Rasse/ethnische Zugehörigkeit, Geschlecht, Wohnsitzstaat usw. Wir werden diese Daten verwenden, um Informationen über die Gesamtbevölkerungszahlen für unsere Kohorten zu erhalten, die auf der Grundlage von Altersgruppe (12–14, 15–17, 18–29, 30–39, 40–54), Geschlecht, Rasse/Ethnie entwickelt wurden (Nicht-hispanische Weiße, Hispanoamerikaner, nicht-hispanische Schwarze, andere), Bundesstaat und Jahr sowie Kovariaten auf Bundesstaatsebene. Die Ermittler werden New Hampshire und Michigan aus unseren Daten ausschließen, um Unklarheiten zu vermeiden, da diese Staaten später im Jahr 2014 erweitert wurden. Um die Auswirkungen der Medicaid-Expansion auf Änderungen in der Zahlungsquelle für SUD-Aufnahmen zu bewerten, werden die Ermittler nur die Staaten einbeziehen, die in den TEDS-Dateien für mindestens 85 % der Aufnahmen in jedem der Jahre Informationen über den Hauptzahler bereitstellen.

Zielparameter

1. Behandlungsaufnahmen.

2. Zahlungsquelle

   1. Behandlungsaufnahmen privat finanziert.
   2. Von Medicaid finanzierte Behandlungsaufnahmen.
   3. Behandlungseintritte selbst finanziert.
   4. Behandlungseintritte, die kostenlos sind/oder aus anderen staatlichen Quellen finanziert werden.
3. Behandlungseinweisungen durch eine Überweisungsquelle aus dem Gesundheitswesen Analytische Datenstruktur Wir werden alle Ergebnismessungen aus den TEDS-A-Daten nach Staat, Jahr, Alter, Geschlecht und Rasse/ethnischer Zugehörigkeit zusammenfassen. Die Ermittler werden die CPS-Daten und die TEDS-Dateidateien auf aggregierter Ebene einfärben. Die Ermittler werden die Kovariateninformationen aus den CPS-Daten auf der Ebene des Bundesstaates sammeln, die uns unseren endgültigen analytischen Datensatz liefern, um die Auswirkungen der Medicaid-Expansion auf die SUD-Behandlung in öffentlich finanzierten Einrichtungen zu bewerten.

Analyse Die Ermittler vergleichen für jedes Jahr des Studienzeitraums die Demographie der Zulassungen und Kovariaten zwischen Staaten, die Medicaid erweitert haben, und Staaten, die Medicaid nicht erweitert haben. Die Ermittler werden t-Tests/Chi-Quadrat-Tests durchführen, um signifikante Unterschiede für kontinuierliche bzw. kategoriale Variablen zu bestimmen. Die Ermittler werden alle Ergebnismessungen für jeden Staat zusammenfassen und sie jahresweise in separaten Diagrammen darstellen, um die Trends visuell zu untersuchen. Die Ermittler werden eine multivariate Regressionsanalyse durchführen, um die übermäßige Veränderung unserer Ergebniskennzahlen abzuschätzen, die auf die Expansion von Medicaid zurückzuführen ist. Die Ermittler verwenden eine Poisson-Verteilung für Ergebnisvariablen. Die gefährdete Bevölkerung ist die Bevölkerungszahl jeder Kohorte. Das Modell wird feste Effekte auf Bundesstaatsebene beinhalten, um zeitinvariante Faktoren auf Bundesstaatsebene zu berücksichtigen, und Dummys für Altersgruppe, Geschlecht, Periodenindikator (vor der Expansion vs Status, Bildungsstand und Anteil der Arbeitslosen) und zeitlich variierende staatliche Maßnahmen (z. Legalisierung von medizinischem Marihuana). Die Ermittler werden Indikatoren für den Zeitraum vor und nach der Medicaid-Expansion (2014 und 2010-2013) und den Expansionsstatus des Staates (erweitertes Medicaid oder nicht) und einen Indikator für die Behandlungsgruppe (12-17 vs. 18-54) erstellen. Die Ermittler werden den Periodenindikator mit dem Expansionsstatusindikator interagieren, um den Gesamttrend des Ergebnisses in Staaten, die expandiert haben, im Vergleich zu Staaten, die nicht expandiert haben, zu kontrollieren. Die Prüfärzte interagieren den Behandlungsindikator mit dem Periodenindikator, um den Gesamttrend des Ergebnisses zwischen der Behandlungsgruppe (18-54-Jährige) gegenüber der Nicht-Behandlungsgruppe (12-17-Jährige) zu kontrollieren. Die Ermittler werden auch auf Baseline-Unterschiede im Ergebnis zwischen der Behandlungsgruppe (18-54-Jährige) und der Nicht-Behandlungsgruppe (12-17-Jährige) in Zuständen, die sich erweitert haben, im Vergleich zu Zuständen, die sich nicht erweitert haben, durch Interaktion des Expansionsstatus mit der Behandlungsgruppe kontrollieren Indikator. Das Modell wird einen Differenz-in-Differenz-in-Differenz-Indikator enthalten, um die Wirkung der Medicaid-Expansion auf die Ergebnismessung zwischen der Behandlungsgruppe (18-54-Jährige) und der Nichtbehandlungsgruppe (12-17-Jährige) zu bewerten. Der Differenz-in-Differenz-in-Differenz-Indikator wird durch Zusammenwirken der Expansions-, Behandlungs- und Periodenindikatoren spezifiziert.

Sensitivitätsanalyse Die Prüfärzte werden eine Reihe von Sensitivitätsanalysen durchführen, um die Robustheit unseres Modells und die Auswahlkriterien für Studienteilnehmer zu testen. Erstens verwenden die Ermittler anstelle der Poisson-Verteilung eine negative Binomialverteilung für die Ergebniszahlen. Zweitens werden die Ermittler Personen im Alter von 18 bis 29 Jahren ausschließen, um die Bevölkerung zu eliminieren, die 2010 aufgrund des „Mandats für junge Erwachsene“ einen erhöhten Zugang zu Versicherungen hatte. Die Altersgruppe, die von dem Mandat betroffen war, war 18-26. Aufgrund der Verfügbarkeit von Altersgruppen in den TEDS-A-Daten (18–20, 21–25 und 26–29) entschieden sich die Forscher jedoch, die gesamte Altersgruppe der 18–29-Jährigen einzubeziehen. Drittens schließen die Ermittler im Einklang mit der bisherigen Literatur Aufnahmen nur zur Entgiftung aus, da diese eher als Vorläufer für Behandlungen als als Behandlung selbst angesehen werden. Viertens werden die Ermittler die Auswirkungen der Medicaid-Expansion nur auf die Erstaufnahmerate bestimmen. Schließlich führen die Ermittler eine gewichtete Regression der kleinsten Quadrate für jede unserer Ergebnismessungen durch. Hier sind die Gewichtungen die Bevölkerungszahlen für jede Kohorte. Die Ergebnisse werden wie folgt sein: a. Rate der Behandlungseinweisungen, privat finanzierten Einweisungen, von Medicaid finanzierten Einweisungen, selbst finanzierten Einweisungen, von Wohltätigkeitsorganisationen oder anderen staatlichen Organisationen bezahlte Einweisungen, Einweisungen durch Überweisungen des Gesundheitswesens pro 10.000 Personen.

Einschränkungen Vorgeschlagene Studien zu den Auswirkungen der Medicaid-Expansion auf die stationäre und ED-Nutzung weisen mehrere Einschränkungen auf. Die Ermittler analysieren Daten aus nur drei Bundesstaaten, daher sind unsere Ergebnisse möglicherweise nicht auf andere Bundesstaaten der USA übertragbar. Obwohl Florida ein Südstaat ist, unterscheidet er sich hinsichtlich der demografischen Zusammensetzung deutlich von Arkansas und Kentucky. Da jedoch die Rate der Nichtversicherten in den drei Bundesstaaten vor der Expansion von Medicaid ähnlich war, glauben wir, dass dies als angemessene Kontrolle dienen würde. Darüber hinaus haben die Ermittler keinen Zugriff auf Daten aus anderen südlichen Bundesstaaten, die Medicaid 2014 nicht erweitert haben und die möglicherweise besser kontrolliert werden, wie Texas, Tennessee, Mississippi, Louisiana oder Georgia. Die Ermittler haben nur Zugriff auf Daten aus einem Jahr nach der Reform, daher sind die Ermittler möglicherweise nicht in der Lage, die volle Auswirkung der Gesundheitsreform zu erfassen. Da die Ermittler nur über Daten aus einem Jahr vor der Reform verfügen, sind wir möglicherweise nicht in der Lage, Unterschiede in den Trends der Ergebnisse vor der Reform in unseren drei Staaten vollständig zu erklären. Auch unsere dritte Studie unterliegt Einschränkungen. Die TEDS-A-Daten umfassen nicht alle Behandlungszentren für Drogenmissbrauch. Daher können die Ermittler möglicherweise einige der Aufnahmen verpassen. Unsere Ergebnisse könnten verzerrt sein, indem sie zeigen, dass höhere Zulassungsraten in Staaten eine größere öffentliche Finanzierung erhalten, da sie mehr Daten beitragen. Da die Finanzierung außerdem jährlich schwanken kann, können die Ermittler nicht feststellen, ob die Änderungen der Behandlungsraten eine Funktion der Schwankungen in der Berichterstattung oder auf die Expansion von Medicaid zurückzuführen sind. Die Ermittler mildern diese Einschränkung bis zu einem gewissen Grad, indem sie die Altersgruppe der 12- bis 17-Jährigen als Kontrollgruppe einbeziehen, die nicht von der Medicaid-Expansion betroffen sein wird, aber wenn es Änderungen bei den Melderaten für Bundesstaaten gibt. Die Ermittler erwarten, dass sie gleiche Auswirkungen auf die 12- bis 17-Jährige wie 18-54-Jährige. Nicht alle Bundesländer stellen Informationen zur Finanzierungsquelle zur Verfügung, was die Verallgemeinerbarkeit unserer Erkenntnisse über die Änderungen der Zahlungsquellen einschränkt. Frühere Untersuchungen haben jedoch keine Unterschiede zwischen Staaten gezeigt, die Daten zu Finanzierungsquellen bereitstellen, und Staaten, die dies nicht tun.