Impatto dell'espansione di Medicaid sull'utilizzo dell'assistenza sanitaria

Contesto Il Patient Protection and Affordable Care Act (PPACA) è stato convertito in legge dal presidente Obama il 23 marzo 2010. Due delle clausole più controverse ai sensi del PPACA erano la penalizzazione di tutte le persone prive di assicurazione dopo il 1 gennaio 2014 e l'estensione dell'assicurazione Medicaid a tutti gli adulti con redditi pari o inferiori al 138% del livello di povertà federale. La costituzionalità dell'atto è stata esaminata e ha portato al caso "National Federation of Independent Businesses vs Sebelius" in cui la Corte Suprema ha confermato la maggior parte delle disposizioni del PPACA ma ha deciso di dare agli stati la possibilità di non espandere Medicaid e allo stesso tempo mantenere loro finanziamento federale per il programma. Questa decisione della Corte Suprema ha portato l'espansione di Medicaid a diventare facoltativa per gli stati. A partire dal 1° gennaio 2014, 24 stati e il Distretto di Columbia hanno deciso di espandere la copertura Medicaid secondo i requisiti PPACA. Questa variazione nell'espansione di Medicaid ha fornito esperimenti naturali per studiare l'impatto delle decisioni di espansione.

L'assistenza ospedaliera rappresenta la quota maggiore della spesa sanitaria nazionale negli Stati Uniti. Ci sono diverse disposizioni nel PPACA che incoraggiano il coordinamento delle cure tra i fornitori attraverso l'uso di case mediche centrate sul paziente e rimborsi del fornitore di base sui risultati del paziente piuttosto che sul volume delle cure fornite. Attraverso tali riforme il PPACA mirava a ridurre lo spreco di risorse come i ricoveri prevenibili. Precedenti ricerche hanno dimostrato che l'uso ospedaliero, in particolare i ricoveri prevenibili, può essere sensibile ai guadagni di copertura e può servire come indicatore dell'accesso alle cure primarie. Pertanto, valutare in che modo l'espansione assicurativa nell'ambito del PPACA ha influito sull'utilizzo complessivo dei ricoveri e sul tasso di ricoveri prevenibili può fornire informazioni sul successo del PPACA nel sostituire i servizi dispendiosi ad alto costo con servizi di assistenza primaria a basso costo. Wherry et al, utilizzando i dati del National Health Interview Survey, hanno determinato un'associazione positiva tra l'espansione PPACA Medicaid e il tasso di ricoveri notturni, mentre Sommers et al, utilizzando i dati di un'indagine condotta in Arkansas, Kentucky e Texas non hanno trovato alcuna associazione significativa tra ricoveri ed espansione Medicaid. Non hanno rilevato alcuna differenza nella probabilità di ricovero notturno e nel metodo di espansione (Arkansas vs Kentucky). Tuttavia, il loro studio era limitato da una piccola dimensione del campione e basato sui risultati di un sondaggio. Inoltre, a causa della mancanza di dati amministrativi, non sono stati in grado di valutare i risultati che potrebbero essere più sensibili a un maggiore accesso alle cure primarie, come i ricoveri prevenibili. Per quanto ne sappiamo, solo uno studio condotto finora ha valutato l'impatto dell'espansione di Medicaid nell'ambito di PPACA sull'utilizzo complessivo dei pazienti ricoverati e sui tassi di ospedalizzazione prevenibile. Tuttavia, il loro studio era limitato alla California, inoltre diverse contee avevano diversi livelli di espansione, con alcune coperture in espansione fino al 133% FPL, alcune fino al 200% FPL e alcune erano inferiori al 100% FPL. Nessuno degli studi finora ha determinato l'impatto dei diversi metodi di espansione di Medicaid nell'ambito del PPACA sui tassi di ricoveri per tutte le cause e prevenibili utilizzando dati amministrativi. Uno degli obiettivi del PPACA era quello di contenere i costi dell'assistenza sanitaria riducendo il volume delle cure fornite in PS. Alcune misure incorporate nel PPACA come l'aumento del numero di persone assicurate e quindi l'aumento dell'accesso alle cure al di fuori del PS e l'integrazione dell'erogazione dell'assistenza sanitaria possono contribuire a ridurre l'utilizzo del PS. Due studi che valutano l'impatto dell'espansione di Medicaid sull'uso del pronto soccorso hanno anche analizzato i tassi di condizioni sensibili all'assistenza ambulatoriale (ACSC), condizioni curabili urgenti ma curabili e visite di pronto soccorso non urgenti. Tuttavia, uno studio era limitato al solo stato del Maryland privo di uno stato di confronto che non ha ampliato Medicaid e l'altro era limitato a una sola catena di ospedali di proprietà di investitori a scopo di lucro in 6 stati che hanno ampliato Medicaid e 14 che non lo hanno fatto . Inoltre, nessuno degli studi ha valutato in che modo i diversi metodi di espansione di Medicaid nell'ambito dei tassi di impatto PPACA sull'uso generale e non emergente di ED. Le disparità razziali/etniche in vari aspetti dell'assistenza sanitaria come la copertura assicurativa e l'accesso generale all'assistenza sanitaria sono ben documentate in letteratura. In combinazione con le disposizioni sulla copertura, ulteriori riforme apportate dal PPACA come l'elevazione del Centro nazionale per la salute delle minoranze e le disparità sanitarie presso gli Istituti nazionali di sanità da un Centro a un Istituto completo, potrebbero portare a una riduzione di queste disparità. Gli studi che hanno valutato l'impatto dell'espansione di Medicaid nell'ambito del PPACA sulle disparità nell'uso ospedaliero o nell'uso in pronto soccorso si sono basati principalmente su dati auto-riportati soggetti a pregiudizi cognitivi, di mancata risposta, di richiamo e di altro tipo. Inoltre, le misure granulari dell'uso in ospedale o in pronto soccorso come i ricoveri prevenibili e le visite prevenibili in pronto soccorso non possono essere ottenute con precisione dai dati auto-riportati. Nessuno degli studi finora ha determinato l'impatto dell'espansione di Medicaid o di espansioni di altri metodi nell'ambito di PPACA sulle disparità nei tipi di utilizzo del reparto ospedaliero o di pronto soccorso.

Le persone con disturbi da uso di sostanze (SUD) hanno costi sanitari significativamente più elevati, tassi più elevati di tentativi di suicidio e disabilità rispetto alla popolazione generale, ponendo così un onere per la società in generale. Nonostante ciò, nel 2012, quasi il 90% delle persone di età pari o superiore a 12 anni che necessitavano di un trattamento per SUD non ha ricevuto un trattamento adeguato. La mancanza di un'assicurazione o la mancata copertura dei servizi di trattamento della SUD che porta all'incapacità del paziente di pagarli sono alcuni degli ostacoli più comunemente citati al trattamento. Le espansioni della copertura nell'ambito del PPACA hanno portato quasi 1,6 milioni di americani affetti da SUD negli stati di espansione di Medicaid a ottenere una copertura assicurativa sanitaria. Inoltre, ai sensi del PPACA, il trattamento SUD è uno dei dieci benefici sanitari essenziali che tutti i piani devono offrire a partire dal 2014. Il PPACA richiede inoltre che tutti i piani aderiscano al Mental Health Parity and Addiction Equity Act federale del 2008 (MHPAEA). In base a questa legge, tutti i piani che offrono benefici per la salute mentale e il trattamento SUD ai loro beneficiari devono rendere i benefici non più restrittivi dei benefici medici. Il PPACA impone a tutti i piani di coprire lo screening, l'intervento breve e il rinvio al trattamento (SBIRT) per i SUD. Oltre a imporre SBIRT, il PPACA incoraggia anche le organizzazioni di assistenza responsabile e le case mediche centrate sul paziente che potrebbero aumentare l'assistenza coordinata per i pazienti che soffrono di SUD. Gli sforzi per aumentare il coordinamento dell'assistenza e incorporare SBIRT per SUD nel primario potrebbero tradursi in un aumento del numero di rinvii sanitari per il trattamento SUD che storicamente è avvenuto prevalentemente attraverso le forze dell'ordine. Solo uno studio ha esaminato l'impatto delle espansioni della copertura del 2014 sulla popolazione adulta ammissibile (18-64 anni). Gli autori hanno utilizzato i dati del National Survey on Drug Use and Health e hanno riscontrato un aumento significativo nell'utilizzo del trattamento della salute mentale senza cambiamenti significativi nel trattamento dei SUD. Tuttavia, non hanno fatto paragoni tra gli stati che hanno ampliato Medicaid e gli stati che non l'hanno fatto. Lo studio inoltre non ha esaminato i cambiamenti nelle fonti di pagamento per il trattamento SUD a seguito dell'espansione di Medicaid.

Risposte Arkansas, Kentucky e Florida. L'Arkansas è stato il primo stato a ottenere l'approvazione per il suo progetto dimostrativo "Opzione privata" per implementare l'espansione di Medicaid nell'ambito del PPACA. L'Arkansas ha adottato una strategia di assistenza premium, che prevedeva l'utilizzo di fondi federali per fornire un'assicurazione sanitaria commerciale individuale a tutte le nuove persone idonee a Medicaid che guadagnavano fino al 138% dell'FPL inserendole in uno dei piani sanitari qualificati a livello federale. Il 9 maggio 2013 il governatore Beshear ha dichiarato che il Kentucky avrebbe portato avanti l'espansione di Medicaid come proposto dal PPACA. Il Kentucky ha deciso di portare avanti l'espansione di Medicaid inserendo le nuove persone ammissibili in questo programma Medicaid gestito preesistente. Nonostante la veemente opposizione dello stato al PPACA, il governatore Rick Scott ha espresso sostegno per una "espansione limitata di Medicaid" attraverso un piano di assistenza gestita finanziato a livello federale e amministrato privatamente. Tuttavia, la Florida ha optato contro l'espansione di Medicaid. Ciò ha comportato che quasi 764.000 persone non disponessero di opzioni di copertura convenienti in virtù del fatto che non erano idonee alla copertura Medicaid o ai sussidi del Marketplace.

Il confronto tra l'utilizzo del ricoverato e del pronto soccorso tra questi tre stati evidenzierà l'impatto che l'espansione di Medicaid e i diversi approcci all'espansione di Medicaid potrebbero avere sull'utilizzo del servizio sanitario. Inoltre, utilizzando i dati a livello nazionale, confrontando la variazione del tasso di ricoveri per il trattamento della SUD dopo l'espansione di Medicaid negli stati che hanno ampliato Medicaid rispetto agli stati che non l'hanno fatto, determinerà l'impatto dell'espansione di Medicaid sull'utilizzo del trattamento della SUD.

Obiettivi e scopi specifici

1. Determinare l'impatto dell'espansione di Medicaid e il tipo di espansione di Medicaid (acquisto di un'assicurazione commerciale rispetto all'espansione tradizionale di Medicaid) su tutte le cause di utilizzo dei ricoveri e ricoveri prevenibili e se l'effetto dell'espansione di Medicaid sull'utilizzo dei ricoverati differisce in base a razza/etnia.

   1. Utilizzando un approccio basato sulle differenze nelle differenze, confronteremo il tasso di ricoveri per tutte le cause e di ricoveri prevenibili per adulti di età compresa tra 19 e 64 anni tra il 2013 e il 2014 nei due stati che hanno ampliato Medicaid rispetto alla Florida. Un'analisi di sottogruppi che confronta Arkansas e Kentucky rivelerà se diversi approcci all'espansione hanno influenzato l'utilizzo dei ricoverati.
   2. Utilizzando un approccio basato sulle differenze nelle differenze, determineremo se l'impatto dell'espansione di Medicaid sull'utilizzo ospedaliero per gli adulti di età compresa tra 19 e 64 anni differiva in base ai gruppi razziali/etnici (ispanici, bianchi non ispanici e neri non ispanici) tra i tre stati.

2. Determinare l'impatto dell'espansione di Medicaid e il tipo di espansione di Medicaid sull'utilizzo di ED e sull'uso di ED non emergente e se l'effetto dell'espansione di Medicaid sull'utilizzo di ED differisce per razza/etnia.

   1. Utilizzando un approccio basato sulle differenze nelle differenze, confronteremo il tasso di visite in pronto soccorso e visite in pronto soccorso per adulti di età compresa tra 19 e 64 anni tra il 2013 e il 2014 nei due stati che hanno ampliato Medicaid rispetto alla Florida. Un'analisi di sottogruppo che confronta l'Arkansas e il Kentucky rivelerà se diversi approcci all'espansione hanno influenzato l'utilizzo dell'ED.
   2. Utilizzando un approccio basato sulle differenze nelle differenze, determineremo se l'impatto dell'espansione di Medicaid sull'utilizzo del pronto soccorso, per gli adulti di età compresa tra 19 e 64 anni, differiva per sottogruppi razziali/etnici (ispanici, bianchi non ispanici e neri non ispanici) tra i tre Stati.

3. Determinare l'impatto dell'espansione di Medicaid sul tasso di ricoveri per trattamenti SUD nelle strutture che ricevono un sostegno pubblico.

   1. Utilizzando un approccio basato sulle differenze nelle differenze, confronteremo il tasso di ricoveri per trattamenti SUD dal 2010 al 2014 per le persone di età compresa tra 18 e 54 anni rispetto a quelli di età compresa tra 12 e 17 anni negli stati che hanno ampliato Medicaid nel 2014 rispetto agli stati che non hanno ampliato Medicaid nel 2014 .
   2. Utilizzando un approccio basato sulle differenze nelle differenze, confronteremo i cambiamenti nelle fonti di pagamento per i ricoveri per trattamento SUD dal 2010 al 2014 per le persone di età compresa tra 18 e 54 anni rispetto a quelli di età compresa tra 12 e 17 anni negli stati che hanno ampliato Medicaid nel 2014 rispetto agli stati che lo hanno fatto non espandere Medicaid nel 2014.
   3. Utilizzando un approccio basato sulle differenze nelle differenze, confronteremo il tasso di riferimento all'assistenza sanitaria per i ricoveri per trattamento SUD dal 2010 al 2014 per le persone di età compresa tra 18 e 54 anni rispetto a quelle di età compresa tra 12 e 17 anni negli stati che hanno ampliato Medicaid nel 2014 rispetto agli stati che lo hanno fatto non espandere Medicaid nel 2014.

Metodi Impatto dell'opzione privata, dell'espansione tradizionale di Medicaid e dell'opzione contro l'espansione di Medicaid sull'utilizzo ospedaliero: un confronto tra tre stati sulle nostre misure di utilizzo ospedaliero. Determinare la variazione dei tassi di ospedalizzazione per tutte le cause e prevenibili dal 2013 al 2014 e confrontare il cambiamento tra gli stati in base all'espansione/metodo dello stato di espansione. Gli investigatori utilizzeranno una differenza quasi sperimentale longitudinale trasversale nella differenza nella progettazione dello studio sulla differenza per valutare l'impatto dell'espansione di Medicaid e il metodo di espansione sulle disparità razziali / etniche sulle nostre misure di utilizzo ospedaliero. Gli investigatori determineranno la variazione dei tassi di ospedalizzazione per tutte le cause e prevenibili dal 2013 al 2014 per ogni razza/etnia e contrasteranno il cambiamento tra gli stati in base all'espansione/metodo dello stato di espansione.

Data CDC - Wonder Bridged-Race Population Estimates Il National Center for Health Statistics (NCHS) combina 31 categorie di razza utilizzate nel censimento in quattro categorie di razza: asiatica o isolana del Pacifico, nera o afroamericana, indiana americana o nativa dell'Alaska, bianca e fornisce conta popolazione specifica per età, sesso ed etnia (ispanica/non ispanica) per ogni contea degli Stati Uniti. Questi file sono disponibili per uso pubblico sul sito Web CDC Wonder. Utilizzeremo questi file per ottenere i conteggi della popolazione totale che serviranno come denominatori per le nostre metriche di utilizzo per ciascuna contea di Arkansas, Florida e Kentucky per il 2013 e il 2014.

HCUP SID Per le nostre misure di utilizzo dei pazienti ricoverati, gli investigatori acquisiranno il database statale dei pazienti ricoverati (SID) del progetto di utilizzo e costi sanitari (HCUP) rispettivamente da Arkansas, Kentucky e Florida. I SID acquisiscono i registri delle dimissioni ospedaliere dello stato specifico per un determinato anno e li contengono in un formato uniforme per consentire confronti tra stati. L'unità di analisi nel set di dati è una dimissione ospedaliera. Oltre alle informazioni relative a ogni ricovero come la durata della degenza, le spese, le date di ricovero e dimissione, i SID contengono anche informazioni cliniche come la diagnosi registrata e le procedure eseguite durante ogni ricovero e dati anagrafici del paziente ricoverato come la data di nascita, il codice postale di residenza, sesso, razza, etnia, tipo di pagatore ecc.

Analisi Gli investigatori descriveranno i tassi di risultati per ogni stato per trimestre e determineranno se c'è qualche cambiamento nelle tendenze tra il 2013 e il 2014 o se c'è un cambiamento immediato tra il 2013 e il 2014 utilizzando l'analisi delle serie temporali interrotte. Gli investigatori calcoleranno i tassi grezzi di ospedalizzazione per tutte le cause e prevenibili per ogni stato per ogni anno. Utilizzando la popolazione degli Stati Uniti del 2014 come popolazione di riferimento, effettueremo una standardizzazione diretta per calcolare i tassi aggiustati per età e sesso di ricoveri per tutte le cause e prevenibili per ogni stato per ogni anno. Gli investigatori eseguiranno anche la standardizzazione diretta per i sottogruppi di razza/etnia. Successivamente, eseguiremo un'analisi di regressione multivariata per stimare la variazione in eccesso nell'utilizzo dei ricoverati a causa dell'espansione di Medicaid. Gli investigatori useranno una distribuzione di Poisson per le nostre variabili di risultato. La popolazione a rischio sarà il conteggio totale della popolazione di ciascuna coorte come ottenuto dai dati NCHS. Gli errori standard verranno raggruppati a livello di regione di gestione delle emergenze per tenere conto dell'annidamento di ciascuna coorte all'interno di una regione di gestione delle emergenze. Il modello includerà effetti fissi a livello di regione di gestione dell'emergenza, per tenere conto dei fattori a livello di regione di gestione dell'emergenza invarianti nel tempo, dummy per gruppo di età, razza/etnia di genere e anno. Gli investigatori creeranno indicatori per il periodo (2013 e 2014) e lo stato di espansione (Medicaid ampliato o meno). Gli investigatori interagiranno con l'indicatore del periodo con l'indicatore dello stato di espansione per determinare la variazione in eccesso nelle misure di esito per gli stati che hanno ampliato Medicaid (AR e KY) rispetto allo stato che non ha ampliato Medicaid nel 2014 (FL). La stessa specifica del modello verrà utilizzata per determinare l'impatto del metodo di espansione di Medicaid sui tassi di ricoveri per tutte le cause e prevenibili. Per questa analisi, gli investigatori confronteranno i dati del 2013 e del 2014 dell'Arkansas e del Kentucky. Per valutare se l'impatto dell'espansione di Medicaid sulle nostre misure di esito differiva in base ai gruppi razziali/etnici nei tre stati, utilizzeremo un modello di differenza multivariata nella differenza nella differenza. I dati saranno limitati alle coorti bianche non ispaniche, ispaniche e nere non ispaniche. Oltre ai termini nei modelli precedenti, includeremo le interazioni tra razza/etnia e indicatori di stato per controllare le disparità di base nel risultato negli stati e le interazioni tra razza/etnia e tempo per controllare le tendenze longitudinali nelle disparità complessive. Gli indicatori per neri non ispanici e ispanici saranno interagiti con indicatori di periodo e indicatori di stato. I coefficienti di queste interazioni ci forniranno l'eccesso di variazione nelle misure di esito tra ispanici vs bianchi non ispanici e neri non ispanici vs bianchi non ispanici negli stati che hanno ampliato Medicaid (AR e KY) rispetto allo stato che non ha espanso Medicaid nel 2014 (Referente = FL).

Analisi di sensibilità Gli investigatori utilizzeranno una distribuzione binomiale negativa per le nostre misure di esito al posto di una distribuzione di Poisson. Nella seconda analisi di sensibilità, per la nostra misura dei ricoveri per tutte le cause, gli investigatori escluderanno tutte le dimissioni materne. In una terza analisi di sensibilità, gli investigatori includeranno solo i ricoveri per adulti di età compresa tra 27 e 64 anni per escludere tutti i giovani adulti che potrebbero aver sperimentato guadagni di copertura prima del 2014 a causa del "mandato per giovani adulti". In una quarta analisi di sensibilità, gli investigatori includeranno solo quei ricoveri che hanno avuto luogo negli ospedali della comunità. In una quinta analisi di sensibilità, gli investigatori collasseranno i gruppi razziali/etnici e definiranno ciascuna coorte in base all'anno, allo stato, alla regione di gestione dell'emergenza, alla fascia di età e al sesso. Gli investigatori lo faranno per incorporare quei ricoveri nel conteggio delle misure di esito in cui manca la razza/etnia del paziente. In sesto luogo, invece di raggruppare i dati annualmente, gli investigatori li raggrupperanno per trimestre ed eseguiranno un'analisi di regressione segmentata. Infine, gli investigatori calcoleranno tutte le variabili di risultato come tassi per 10.000 persone e utilizzeranno l'analisi di regressione dei minimi quadrati ordinari ponderati per determinare se le nostre interpretazioni cambiano.

Impatto dell'opzione privata, dell'espansione tradizionale di Medicaid e dell'opzione contro l'espansione di Medicaid sull'utilizzo del pronto soccorso: un confronto tra tre stati sulle misure di utilizzazione ospedaliera. Gli investigatori determineranno la variazione dei tassi di visite complessive e dei tipi di PS dal 2013 al 2014 e contrasteranno il cambiamento tra gli stati in base all'espansione/metodo dello stato di espansione. Gli investigatori utilizzeranno una differenza quasi sperimentale trasversale longitudinale nella progettazione dello studio differenza nella differenza per valutare l'impatto dell'espansione di Medicaid e il metodo di espansione sulle disparità razziali / etniche sulle nostre misure di utilizzo dell'ED. Gli investigatori determineranno la variazione dei tassi complessivi e dei tipi di visite ED dal 2013 al 2014 per ogni razza/etnia e contrasteranno il cambiamento tra gli stati in base all'espansione/metodo dello stato di espansione.

Data CDC - Wonder Bridged-Race Population Stimes HCUP SEDD Per le nostre misure di esito, gli investigatori acquisiranno il database del dipartimento di emergenza statale (HCUP) del progetto sanitario e di utilizzo (SEDD) rispettivamente per Arkansas, Kentucky e Florida. I SEDD acquisiscono tutte le visite di pronto soccorso per l'anno specifico che si svolgono in PS convenzionati con ospedali e che non comportano ricoveri. Oltre alle informazioni su ogni visita in PS come le spese e le date di ricovero, i SEDD contengono anche informazioni cliniche come la diagnosi registrata e le procedure eseguite durante ogni visita e dati anagrafici del paziente come data di nascita, codice postale di residenza, sesso, razza , etnia, tipo di pagatore ecc.

Misure di risultato

1. visita PS.

2. Tipo di visita in PS:

   1. Prevenibile/Evitabile.
   2. Emergente. Struttura dei dati analitici Simile all'obiettivo precedente, l'unica differenza sarebbe in termini di risultati. Analisi Simile all'obiettivo precedente, l'unica differenza sarebbe in termini di risultati. Analisi di sensibilità Gli investigatori utilizzeranno una distribuzione binomiale negativa per le nostre misure di esito al posto di una distribuzione di Poisson. In una seconda analisi di sensibilità, includeremo le visite al pronto soccorso per adulti di età compresa tra 27 e 64 anni per escludere tutti i giovani adulti che potrebbero aver sperimentato guadagni di copertura prima del 2014 a causa del "mandato per giovani adulti". In una terza analisi di sensibilità gli investigatori cambieranno la nostra definizione di visite prevenibili e visite emergenti. Gli investigatori definiranno una visita prevenibile come qualsiasi visita la cui probabilità di essere prevenibile è ≥ 0,5 e qualsiasi visita la cui probabilità di essere emergente è ≥ 0,5 sarà definita come tale. In una quarta analisi di sensibilità gli investigatori includeranno solo quelle visite di pronto soccorso che hanno avuto luogo negli ospedali della comunità. In una quinta analisi di sensibilità comprimeremo i gruppi razziali/etnici e definiremo ciascuna coorte in base all'anno, allo stato, alla regione di gestione dell'emergenza, alla fascia di età e al sesso. Gli investigatori lo faranno per incorporare quelle visite in PS nel conteggio delle misure di esito in cui manca la razza/etnia del paziente. Sesto, invece di raggruppare i dati annualmente, li raggrupperemo per trimestre ed eseguiremo un'analisi di serie temporali interrotte. Settimo, la probabilità che la visita al pronto soccorso sia prevenibile sarà definita come somma della probabilità che la visita al pronto soccorso sia non emergente ed emergente ma trattabile con cure primarie e la probabilità che la visita al pronto soccorso sia emergente sarà definita come somma della probabilità che la visita al pronto soccorso sia emergente e Necessarie cure ED. Infine, gli investigatori calcoleranno tutte le variabili di risultato come tassi per 10.000 persone e utilizzeranno l'analisi di regressione dei minimi quadrati ordinari ponderati per determinare se le nostre interpretazioni cambiano.

Impatto iniziale dell'espansione di Medicaid sul trattamento dell'abuso di sostanze nel settore pubblico: prove dall'Affordable Care Act Useremo una differenza quasi sperimentale longitudinale trasversale nella progettazione dello studio differenza nella differenza. Verificheremo i cambiamenti nei tassi di ricovero nelle strutture di trattamento SUD, i cambiamenti nelle fonti di pagamento e i cambiamenti nel tasso di assistenza sanitaria dal 2010 al 2014 per le persone di età compresa tra 18-54 e 12-17 anni e confronteremo i cambiamenti tra di loro in base sullo stato di espansione Medicaid degli stati.

Set di dati sugli episodi di trattamento dei dati - Ricoveri (TEDS-A) TEDS-A è un database amministrativo nazionale di ricoveri presso strutture di trattamento specializzato per SUD. Consiste in strutture che ricevono una fonte pubblica di finanziamento per fornire il trattamento SUD. Alcuni stati raccolgono dati solo sui ricoveri finanziati con fondi pubblici, mentre altri raccolgono anche ricoveri finanziati privatamente da strutture che ricevono finanziamenti pubblici. TEDS-A include dati sulla demografia del paziente tra cui fascia di età, sesso, razza/etnia, stato di residenza, sostanze abusate, tipo di struttura, fonte di pagamento per il ricovero per un sottogruppo di stati e fonte di rinvio a il trattamento. Copre quasi l'80% dei ricoveri per trattamento SUD negli Stati Uniti.

Current Population Survey (CPS) Il CPS riporta mensilmente informazioni sui dati demografici della popolazione tra cui età, razza/etnia, sesso, stato di residenza ecc. Utilizzeremo questi dati per ottenere informazioni sui conteggi totali della popolazione per le nostre coorti sviluppate sulla base della fascia di età (12-14, 15-17, 18-29, 30-39, 40-54), sesso, razza/etnia (bianchi non ispanici, ispanici, neri non ispanici, altri), stato e anno e covariate a livello di stato. Gli investigatori escluderanno il New Hampshire e il Michigan dai nostri dati per evitare ambiguità poiché questi stati si sono espansi più tardi nel 2014. Per valutare l'impatto dell'espansione di Medicaid sui cambiamenti nella fonte di pagamento per i ricoveri SUD, gli investigatori includeranno solo quegli stati che forniscono informazioni sul pagatore principale nei file TEDS per almeno l'85% dei ricoveri in ciascuno degli anni.

Misure di risultato

1. Ricoveri terapeutici.

2. Fonte di pagamento

   1. Ricoveri terapeutici finanziati privatamente.
   2. Ricoveri terapeutici finanziati da Medicaid.
   3. Ricoveri terapeutici autofinanziati.
   4. Ricoveri per trattamenti gratuiti/o finanziati da altre fonti governative.
3. Ricoveri terapeutici attraverso una fonte di riferimento per l'assistenza sanitaria Struttura dei dati analitici Sommeremo tutte le misure dei risultati dai dati TEDS-A per stato, anno, età, sesso ed etnia/etnia. Gli investigatori inchiostreranno i dati CPS e i file di file TEDS a livello aggregato. Gli investigatori raccoglieranno le informazioni sulle covariate dai dati CPS a livello di anno statale che ci forniranno il nostro set di dati analitici finale per valutare l'impatto dell'espansione di Medicaid sul trattamento SUD nelle strutture finanziate con fondi pubblici.

Analisi Gli investigatori confronteranno i dati demografici dei ricoveri e le covariate tra gli stati che hanno ampliato Medicaid rispetto agli stati che non hanno ampliato Medicaid per ogni anno del periodo di studio. Gli investigatori condurranno t-test/chi-quadrato per determinare differenze significative rispettivamente per le variabili continue e categoriche. Gli investigatori riassumeranno tutte le misure dei risultati per ogni stato e le tracceranno per anno su grafici separati per esaminare visivamente le tendenze. Gli investigatori eseguiranno un'analisi di regressione multivariata per stimare il cambiamento in eccesso nelle nostre misure di esito attribuibili all'espansione di Medicaid. Gli investigatori utilizzeranno una distribuzione di Poisson per le variabili di risultato. La popolazione a rischio sarà il conteggio della popolazione di ciascuna coorte. Il modello includerà effetti fissi a livello di stato, per tenere conto di fattori a livello di stato invarianti nel tempo, e dummy per gruppo di età, sesso, indicatore di periodo (pre-espansione vs post-espansione), razza/etnia, covariate a livello di stato-anno (coniugale status, livello di istruzione e percentuale di disoccupati) e politiche statali variabili nel tempo (ad es. legalizzare la marijuana medica). Gli investigatori creeranno indicatori per il periodo prima e dopo l'espansione di Medicaid (2014 e 2010-2013) e lo stato di espansione dello stato (Medicaid ampliato o meno) e un indicatore per il gruppo di trattamento (12-17 vs 18-54). Gli investigatori interagiranno con l'indicatore del periodo con l'indicatore dello stato di espansione per controllare la tendenza generale dei risultati negli stati che si sono espansi rispetto agli stati che non si sono espansi. Gli investigatori interagiranno l'indicatore di trattamento con l'indicatore del periodo per controllare l'andamento generale dell'esito tra il gruppo di trattamento (18-54 anni) rispetto al gruppo di non trattamento (12-17 anni). Gli investigatori controlleranno anche le differenze al basale nel risultato tra il gruppo di trattamento (18-54 anni) rispetto al gruppo di non trattamento (12-17 anni) negli stati che si sono espansi rispetto agli stati che non si sono espansi interagendo lo stato di espansione con il gruppo di trattamento indicatore. Il modello includerà una differenza nella differenza nell'indicatore di differenza per valutare l'effetto dell'espansione Medicaid sulla misura dell'esito tra il gruppo di trattamento (18-54 anni) rispetto al gruppo di non trattamento (12-17 anni). La differenza nell'indicatore differenza nella differenza sarà specificata facendo interagire gli indicatori di espansione, trattamento e periodo.

Analisi di sensibilità Gli investigatori condurranno una serie di analisi di sensibilità per testare la robustezza del nostro modello e studiare i criteri di selezione dei soggetti. Innanzitutto, gli investigatori useranno una distribuzione binomiale negativa per i conteggi dei risultati invece della distribuzione di Poisson. In secondo luogo, gli investigatori escluderanno le persone di età compresa tra 18 e 29 anni per eliminare la popolazione che ha avuto un aumento dell'accesso all'assicurazione nel 2010 a causa del "mandato per giovani adulti". La fascia di età interessata dal mandato era quella 18-26 anni. Tuttavia, a causa della disponibilità di gruppi di età nei dati TEDS-A (18-20, 21-25 e 26-29), i ricercatori hanno deciso di includere l'intero gruppo di età 18-29. Terzo, coerente con la letteratura precedente I ricercatori escluderanno i ricoveri solo per la disintossicazione poiché questi sono considerati precursori dei trattamenti piuttosto che del trattamento stesso. In quarto luogo, gli investigatori determineranno l'impatto dell'espansione di Medicaid solo sul tasso di ammissione per la prima volta. Infine, gli investigatori condurranno una regressione dei minimi quadrati ponderati per ciascuna delle nostre misure di esito. Qui i pesi saranno i conteggi della popolazione per ogni coorte. Gli esiti saranno i seguenti: a. tasso di ricoveri per cure, ricoveri finanziati privatamente, ricoveri finanziati da Medicaid, ricoveri autofinanziati, ricoveri pagati da enti di beneficenza o altre organizzazioni governative, ricoveri tramite segnalazioni sanitarie per 10.000 persone.

Limitazioni Gli studi proposti sull'impatto dell'espansione di Medicaid sull'utilizzo dei pazienti ricoverati e dei PS presentano diverse limitazioni. Gli investigatori analizzano i dati di soli tre stati, quindi i nostri risultati potrebbero non essere generalizzabili ad altri stati degli Stati Uniti. Sebbene la Florida sia uno stato del sud, è significativamente diversa in termini di composizione demografica dall'Arkansas e dal Kentucky. Tuttavia, poiché il tasso di non assicurati nei tre stati era simile prima dell'espansione di Medicaid, riteniamo che servirebbe come controllo ragionevole. Inoltre, gli investigatori non hanno accesso ai dati di altri stati del sud che non hanno ampliato Medicaid nel 2014 e che potrebbero essere controlli migliori come Texas, Tennessee, Mississippi, Louisiana o Georgia. Gli investigatori hanno accesso a un solo anno di dati post-riforma, quindi gli investigatori potrebbero non essere in grado di catturare l'intero impatto della riforma sanitaria. Poiché gli investigatori hanno solo un anno di dati pre-riforma, potremmo non essere in grado di tenere pienamente conto delle differenze nelle tendenze dei risultati pre-riforma nei nostri tre stati. Anche il nostro terzo studio è soggetto a limitazioni. I dati TEDS-A non includono tutti i centri di trattamento per abuso di sostanze. Pertanto, gli investigatori potrebbero potenzialmente perdere alcune delle ammissioni. I nostri risultati potrebbero essere distorti mostrando tassi più elevati di ammissioni negli stati che hanno maggiori finanziamenti pubblici in virtù del loro contributo con più dati. Inoltre, poiché il finanziamento può variare ogni anno, gli investigatori non possono accertare se i cambiamenti nei tassi di trattamento siano una funzione delle fluttuazioni nelle segnalazioni o dovuti all'espansione di Medicaid. Gli investigatori mitigano questa limitazione in una certa misura includendo il gruppo di età 12-17 come gruppo di controllo che non sarà influenzato dall'espansione di Medicaid ma se ci sono cambiamenti nei tassi di segnalazione per gli stati Gli investigatori si aspettano che abbiano lo stesso effetto su 12- 17 anni come sui 18-54 anni. Non tutti gli stati forniscono informazioni sulla fonte di finanziamento, limitando così la generalizzabilità dei nostri risultati sui cambiamenti nella fonte di pagamento. Tuttavia, la ricerca precedente non ha mostrato differenze tra gli stati che forniscono dati sulle fonti di finanziamento rispetto agli stati che non lo fanno.