医療利用に対するメディケイド拡大の影響

背景 2010 年 3 月 23 日に、オバマ大統領は、患者保護と医療費負担適正化法 (PPACA) に署名して法律を制定しました。 PPACA の下で最も論争の的となった 2 つの条項は、2014 年 1 月 1 日以降に保険に加入していないすべての人を罰することと、連邦貧困レベルの 138% 以下の所得を持つすべての成人にメディケイド保険を拡大することでした。 この行為の合憲性が精査され、最高裁判所が PPACA の条項のほとんどを支持したが、メディケイドを拡大せず、同時に保持するという選択肢を州に与えることを決定した「全国独立事業者連盟対セベリウス」事件につながった。プログラムのための彼らの連邦資金。 この最高裁判所の判決により、メディケイドの拡大が州の任意となった。 2014 年 1 月 1 日の時点で、24 の州とコロンビア特別区が、PPACA 要件に従ってメディケイドの適用範囲を拡大することを選択しました。 メディケイド拡張のこのバリエーションは、拡張決定の影響を調査するための自然な実験を提供しました。

入院治療は、米国の国民医療費の最大の割合を占めています。 PPACA には、提供されるケアの量ではなく、患者中心の医療施設の使用と、提供されるケアの量ではなく、患者の転帰に対する基本的なプロバイダーの払い戻しを通じて、プロバイダー間のケアの調整を促進するいくつかの規定があります。 このような改革を通じて、PPACA は予防可能な入院などのリソースの無駄な使用を減らすことを目指しました。 以前の研究では、入院患者の使用、特に予防可能な入院は、補償範囲の拡大に敏感であり、プライマリケアへのアクセスの指標として役立つ可能性があることが示されています. したがって、PPACA の下での保険の拡大が全体的な入院患者の利用率と予防可能な入院率にどのように影響したかを評価することで、PPACA が高コストの無駄なサービスを低コストのプライマリケアサービスに置き換えることにどのように成功したかについての洞察が得られる可能性があります。 Wherry らは、National Health Interview Survey のデータを使用して、PPACA Medicaid の拡大と夜間入院率との間に正の関連性があることを確認しましたが、Sommers らは、アーカンソー州、ケンタッキー州、およびテキサス州で実施された調査のデータを使用して、夜間入院率との間に有意な関連性がないことを発見しました。入院とメディケイドの拡大。 彼らは、一晩の入院の可能性と拡張方法（アーカンソー対ケンタッキー）の違いを検出しませんでした。 ただし、彼らの研究は、サンプルサイズが小さく、調査結果に基づいているため、制限がありました。 さらに、管理データが不足しているため、予防可能な入院などのプライマリケアへのアクセスの増加に敏感な結果を評価できませんでした。 私たちの知る限り、これまでに実施された研究は1つだけで、PPACAの下でのメディケイド拡大が入院患者の全体的な利用率と予防可能な入院率に与える影響を評価していました. ただし、彼らの研究はカリフォルニアに限定されており、さらに、郡によって拡大のレベルが異なり、FPL の 133% まで拡大するものもあれば、FPL の 200% まで拡大するものもあれば、FPL の 100% を下回るものもありました。 これまでの研究のどれも、管理データを使用した全原因および予防可能な入院率に対する PPACA の下でのメディケイド拡張のさまざまな方法の影響を決定していません。 PPACA の目標の 1 つは、ED で提供されるケアの量を減らすことによって医療費を抑えることでした。被保険者数の増加などの PPACA に組み込まれた特定の対策は、ED 以外の医療へのアクセスを増やし、医療提供を統合することで、ED の利用を減らすことに貢献する可能性があります。 ED の使用に対するメディケイドの拡大の影響を評価する 2 つの研究では、外来治療に敏感な状態 (ACSC)、緊急だがプライマリケアで治療可能な状態、および非緊急の ED 訪問の割合も分析しました。 ただし、1 つの研究は、メディケイドを拡大しなかった比較対象州がないメリーランド州のみに限定されており、もう 1 つの研究は、メディケイドを拡大した 6 つの州と拡大しなかった 14 の州にある、営利目的の投資家が所有する単一の病院チェーンに限定されていました。 . さらに、どの研究も、PPACA の下でのメディケイド拡張のさまざまな方法が、全体的および非緊急の ED 使用率にどのように影響するかを評価していません。 保険適用範囲やヘルスケアへの全体的なアクセスなど、ヘルスケアのさまざまな側面における人種的/民族的格差は、文献で十分に文書化されています。 適用範囲の規定と組み合わせて、国立衛生研究所のマイノリティの健康と健康格差に関する国立センターをセンターから完全な研究所に昇格させるなど、PPACAによって行われた追加の改革は、これらの格差の縮小につながる可能性があります。 PPACA の下でのメディケイドの拡大が入院患者の使用または ED の使用の格差に与える影響を評価した研究は、認知、無反応、想起およびその他のバイアスの影響を受ける自己報告データに主に依存しています。 さらに、予防可能な入院や予防可能な ED 訪問などの入院患者または ED 使用の詳細な測定は、自己報告データから正確に取得することはできません。 これまでのところ、メディケイドの拡大または PPACA の下でのさまざまな方法の拡大が、入院患者または救急部門の利用のタイプの格差に与える影響を特定した研究はありません。

物質使用障害 (SUD) を持つ人は、一般人口と比較して、医療費が大幅に高く、自殺未遂の割合が高く、身体障害があるため、社会全体に負担をかけています。 それにもかかわらず、2012 年には、SUD の治療を必要とする 12 歳以上の人のほぼ 90% が適切な治療を受けていませんでした。 保険の欠如または SUD 治療サービスをカバーしない保険は、患者がそれらの料金を支払うことができないことにつながり、治療に対する最も一般的に挙げられる障壁の一部です。 PPACA の下での適用範囲の拡大により、メディケイド拡大州で SUD に苦しむ約 160 万人のアメリカ人が健康保険の適用範囲を獲得しました。 さらに、PPACAの下では、SUD治療は、2014年からすべての計画が提供しなければならない10の重要な健康上の利点の1つです. PPACA はまた、すべての計画が 2008 年の連邦メンタルヘルス パリティおよびアディクション エクイティ法 (MHPAEA) に準拠することを要求しています。 この法律の下では、受益者に精神的健康と SUD 治療の利益を提供するすべての計画は、その利益を医療上の利益よりも制限的にしてはなりません。 PPACA は、SUD のスクリーニング、簡単な介入、および治療への紹介 (SBIRT) をカバーするすべての計画を義務付けています。 SBIRT の義務化に加えて、PPACA は説明責任のあるケア組織と患者中心の医療施設も奨励しています。 ケアの調整を増やし、SUD の SBIRT をプライマリに組み込むための努力は、歴史的に主に法執行機関を通じて行われてきた SUD 治療の医療紹介数の増加につながる可能性があります。 2014 年の保険適用範囲の拡大が対象となる成人人口 (18 ～ 64 歳) に与える影響を調べた研究は 1 つだけです。 著者らは、薬物使用と健康に関する全国調査のデータを使用し、SUD の治療に大きな変化がなくても、メンタルヘルス治療の利用が大幅に増加することを発見しました。 ただし、メディケイドを拡大した州と拡大しなかった州との間の比較は行われませんでした。 この研究では、メディケイド拡大後の SUD 治療の支払い源の変化についても調べていません。

アーカンソー、ケンタッキー、フロリダの反応。 アーカンソー州は、PPACA の下でメディケイド拡張を実施するための「プライベート オプション」デモ プロジェクトの承認を確保した最初の州でした。 アーカンソー州は、連邦資金を使用して、FPL の最大 138% を獲得するすべての新規メディケイド資格者に個別の商業健康保険を提供することを含むプレミアム支援戦略を採用しました。 2013 年 5 月 9 日、ベッシャー知事は、ケンタッキー州が PPACA の下で提案されたメディケイド拡大を進めると宣言した。 ケンタッキー州は、この既存の管理されたメディケイド プログラムに新たに適格な人を配置することにより、メディケイドの拡大を実施することを決定しました。 州の PPACA に対する猛烈な反対にもかかわらず、リック・スコット知事は、連邦政府が資金提供し、民間が管理するケア プランを通じて、「限定的なメディケイド拡大」への支持を表明した。 しかし、フロリダ州はメディケイドの拡大に反対した。 その結果、約 764,000 人の個人が、メディケイドの補償またはマーケットプレイスの補助金を受ける資格がないため、手頃な補償オプションを利用できませんでした。

これら 3 つの州の入院患者と緊急治療室の利用率を比較すると、メディケイドの拡大と、メディケイドの拡大に対するさまざまなアプローチが医療サービスの利用に与える影響が浮き彫りになります。 さらに、全国レベルのデータを使用して、メディケイドを拡大した州と拡大しなかった州でのメディケイド拡大後の SUD 治療入院率の変化を比較すると、メディケイド拡大が SUD 治療の利用に与える影響を判断できます。

目的と具体的な目的

1. メディケイド拡大の影響とメディケイド拡大のタイプ (商業保険の購入 vs 従来のメディケイド拡大) がすべての原因による入院患者の利用と予防可能な入院に与える影響を判断すること、および入院患者の利用に対するメディケイド拡大の効果が人種/民族によって異なるかどうかを判断すること。

   1. 差異アプローチの差異を使用して、メディケイドとフロリダを拡大した 2 つの州で、2013 年から 2014 年までの 19 歳から 64 歳の成人の全原因による入院と予防可能な入院の割合を比較します。 アーカンソー州とケンタッキー州を比較したサブグループ分析により、拡大へのさまざまなアプローチが入院患者の利用に影響したかどうかが明らかになります。
   2. 差異アプローチの差異の差異を使用して、19 歳から 64 歳の成人の入院患者の利用に対するメディケイド拡大の影響が、3 つの州の間の人種/民族グループ (ヒスパニック系、非ヒスパニック系白人、非ヒスパニック系黒人) によって異なるかどうかを判断します。

2. メディケイド拡張の影響と、救急医療の利用および緊急でない救急医療の使用に対するメディケイド拡張の種類、および救急医療の利用に対するメディケイド拡張の影響が人種/民族によって異なるかどうかを判断すること。

   1. 差分アプローチの違いを使用して、メディケイド対フロリダを拡大した 2 つの州で、2013 年から 2014 年までの 19 歳から 64 歳の成人の救急外来受診率と非緊急救急外来受診率を比較します。 アーカンソー州とケンタッキー州を比較したサブグループ分析は、拡大へのさまざまなアプローチが ED の利用に影響を与えたかどうかを明らかにします。
   2. 差異アプローチの差異の差異を使用して、19 歳から 64 歳の成人の救急部門の利用に対するメディケイド拡大の影響が、人種/民族サブグループ (ヒスパニック系、非ヒスパニック系白人、および非ヒスパニック系黒人) によって異なるかどうかを判断します。 3つの状態の間。

3. 公的支援を受けている施設でのSUD治療入院率に対するメディケイド拡大の影響を判断すること。

   1. 差の差の差アプローチを使用して、2014 年にメディケイドを拡大した州と 2014 年にメディケイドを拡大しなかった州の 18-54 歳と 12-17 歳の人々の 2010-2014 年の SUD 治療入院率を比較します。 .
   2. 差の差の差アプローチを使用して、2014 年にメディケイドを拡大した州と拡大した州の 18 歳から 54 歳の人と 12 歳から 17 歳の人の 2010 年から 2014 年の SUD 治療入院の支払い源の変化を比較します。 2014 年に Medicaid を拡張しません。
   3. 差の差の差のアプローチを使用して、2014 年にメディケイドを拡大した州と拡大した州の 18 歳から 54 歳の人と 12 歳から 17 歳の人の 2010 年から 2014 年の SUD 治療入院の医療紹介率を比較します。 2014 年に Medicaid を拡張しません。

方法 民間オプション、伝統的なメディケイドの拡大、およびメディケイドの拡大に対するオプトインが入院患者の利用に及ぼす影響: 3 つの状態の比較入院患者の活用策について。 2013 年から 2014 年までの全原因入院率と予防可能な入院率の変化を特定し、拡大状態/拡大方法に基づいて州間の変化を対比します。 調査員は、入院患者の利用対策に対する人種/民族の格差に対するメディケイドの拡大と拡大の方法の影響を評価するために、違い研究デザインの違いにおける縦断的断面準実験的差異を使用します。 調査員は、2013年から2014年までの各人種/民族の全原因および予防可能な入院率の変化を決定し、状態の拡大/方法に基づいて州間の変化を対比します。

データ CDC - Wonder Bridged-Race Population Estimates National Centre for Health Statistics (NCHS) は、国勢調査で使用されている 31 の人種カテゴリを、アジア人または太平洋諸島系住民、黒人またはアフリカ系アメリカ人、アメリカ先住民またはアラスカ先住民、白人の 4 つの人種カテゴリに組み合わせて提供しています。米国の各郡の年齢、性別、民族 (ヒスパニック系/非ヒスパニック系) の特定の人口数。 これらのファイルは、CDC Wonder Web サイトで公開されています。 これらのファイルを使用して、2013 年と 2014 年のアーカンソー州、フロリダ州、ケンタッキー州の各郡の使用率メト​​リックの分母となる総人口数を取得します。

HCUP SID 入院患者の利用対策として、研究者は、アーカンソー州、ケンタッキー州、フロリダ州のそれぞれから、医療費と利用プロジェクト (HCUP) の州入院患者データベース (SID) を取得します。 SID は、指定された年の特定の州の病院の退院記録をキャプチャし、州間の比較を可能にするために統一された形式でそれらを含みます。 データセットの分析単位は退院です。 入院期間、料金、入院日、退院日などの各入院に関する情報に加えて、SID には、記録された診断、各入院中に実行された手順、生年月日、郵便番号などの入院患者の人口統計などの臨床情報も含まれています。居住地、性別、人種、民族性、支払い者のタイプなど

分析 調査員は、各州の転帰率を四半期ごとに示し、中断した時系列分析を使用して、2013 年から 2014 年の間に傾向に変化があるかどうか、または 2013 年から 2014 年の間に即時の変化があるかどうかを判断します。 調査官は、毎年、各州の全原因および予防可能な入院の粗率を計算します。 米国の 2014 年の人口を参照母集団として使用して、直接標準化を実行し、毎年の各州の全原因および予防可能な入院の年齢と性別を調整した割合を計算します。 研究者は、人種/民族サブグループの直接標準化も実施します。 次に、多変量回帰分析を実行して、メディケイドの拡大による入院患者の利用率の過剰な変化を推定します。 調査員は、結果変数にポアソン分布を使用します。 危険にさらされている人口は、NCHS データから得られた各コホートの総人口数になります。 標準エラーは、緊急管理地域内の各コホートのネストを考慮して、緊急管理地域レベルでクラスター化されます。 このモデルには、時不変の緊急事態管理地域レベルの要因、年齢層、性別、人種/民族、および年のダミーを説明するために、緊急事態管理地域レベルの固定効果が含まれます。 調査官は、期間 (2013 年と 2014 年) と拡張ステータス (拡張されたメディケイドかどうか) の指標を作成します。 調査員は、2014 年にメディケイドを拡大した州 (AR および KY) とメディケイドを拡大しなかった州 (FL) の結果測定値の過剰な変化を判断するために、期間インジケーターと拡大ステータス インジケーターを相互に作用させます。 同じモデル仕様を使用して、メディケイドの拡張方法が全原因および予防可能な入院率に与える影響を判断します。 この分析のために、研究者はアーカ​​ンソー州とケンタッキー州の 2013 年と 2014 年のデータを比較します。 結果測定に対するメディケイド拡大の影響が 3 つの州の人種/民族グループによって異なるかどうかを評価するために、差モデルの差の多変量差を使用します。 データは、非ヒスパニック系白人、ヒスパニック系および非ヒスパニック系黒人コホートに限定されます。 以前のモデルの用語に加えて、人種/民族と州の指標間の相互作用を含めて、州の結果のベースライン格差を制御し、人種/民族と時間の間の相互作用を含めて、全体的な格差の縦方向の傾向を制御します。 非ヒスパニック系黒人およびヒスパニック系の指標は、期間指標および州指標と相互に作用します。 これらの相互作用の係数は、メディケイドを拡大した州 (AR および KY) とメディケイドを拡大しなかった州における、ヒスパニック系 vs 非ヒスパニック系白人および非ヒスパニック系黒人 vs 非ヒスパニック系白人の間の結果測定値の過剰な変化を提供します。 2014 年に (Referent = FL)。

感度分析 調査員は、ポアソン分布の代わりに、アウトカム メジャーに負の二項分布を使用します。 2 番目の感度分析では、すべての原因による入院の測定のために、研究者はすべての母親の退院を除外します。 3 番目の感度分析では、調査員は 27 歳から 64 歳の成人の入院のみを含め、「ヤングアダルト マンデート」により 2014 年以前に補償範囲の拡大を経験した可能性のあるすべての若年成人を除外します。 4 番目の感度分析では、研究者は地域病院で行われた入院のみを含めます。 5 番目の感度分析では、調査員は人種/民族グループを分類し、年、州、緊急事態管理地域、年齢層、および性別に基づいて各コホートを定義します。 治験責任医師は、患者の人種/民族性が欠落しているアウトカム指標のカウントにこれらの入院を組み込むためにこれを行います。 第 6 に、データを毎年グループ化する代わりに、研究者はデータを四半期ごとにグループ化し、セグメント化された回帰分析を実行します。 最後に、調査員はすべての結果変数を 10,000 人あたりの割合として計算し、加重最小二乗回帰分析を使用して解釈が変わるかどうかを判断します。

民間オプション、伝統的なメディケイドの拡大、およびメディケイドの拡大に対するオプトインが救急部門の利用に及ぼす影響: 3 つの状態の比較 研究者は、メディケイドの拡大と拡大の方法の影響を評価するために、差異研究デザインにおける縦断的で断面的な準実験的差異を使用します。入院患者の活用策について。 調査員は、2013 年から 2014 年までの ED 訪問の全体的な割合と種類の変化を判断し、拡大/拡大状態の方法に基づいて状態間の変化を対比します。 研究者は、縦断的、横断的な準実験的差異を使用して、差異研究デザインの差異を評価し、メディケイドの拡大と拡大方法が人種的/民族的格差に及ぼす影響を評価します。 調査官は、2013 年から 2014 年までの各人種/民族の ED 訪問の全体的な割合と種類の変化を決定し、状態の拡大/方法に基づいて州間の変化を対比します。

データ CDC - Wonder Bridged-Race Population Estimates HCUP SEDD 結果測定のために、調査員は、アーカンソー州、ケンタッキー州、フロリダ州のそれぞれの医療費と利用プロジェクト (HCUP) の州救急部データベース (SEDD) を取得します。 SEDD は、病院と提携している ED で行われ、入院に至らなかった、特定の年のすべての ED 訪問をキャプチャします。 料金や入院日などの各 ED 訪問に関する情報に加えて、SEDD には、記録された診断、各訪問中に実行された手順、生年月日、居住地の郵便番号、性別、人種などの患者の人口統計などの臨床情報も含まれています。 、民族性、支払い者のタイプなど

結果の測定

1. ED訪問。

2. 救急外来の種類:

   1. 予防可能/回避可能。
   2. 緊急。 分析データ構造 前の目的と同様に、結果に関してのみ違いがあります。 分析 前の目的と同様に、結果に関してのみ違いがあります。 感度分析 調査員は、ポアソン分布の代わりに、アウトカム メジャーに負の二項分布を使用します。 2 番目の感度分析では、27 ～ 64 歳の成人の ED 訪問を含めて、2014 年以前に「ヤング アダルト マンデート」によりカバレッジが向上した可能性のあるすべてのヤング アダルトを除外します。 3 回目の感度分析では、調査員は予防可能な訪問と緊急の訪問の定義を変更します。 治験責任医師は、予防可能な訪問を、予防可能な確率が 0.5 以上の訪問と定義し、緊急の可能性が 0.5 以上の訪問をそのように定義します。 4 番目の感度分析では、治験責任医師は地域病院で行われた ED 訪問のみを含めます。 5 番目の感度分析では、人種/民族グループを分類し、年、州、緊急事態管理地域、年齢層、および性別に基づいて各コホートを定義します。 治験責任医師は、患者の人種/民族性が欠落しているアウトカム指標のカウントにこれらの ED 訪問を組み込むためにこれを行います。 第 6 に、データを毎年グループ化する代わりに、四半期ごとにグループ化し、中断した時系列分析を実行します。 第7に、ED訪問が予防可能である確率は、ED訪問が非緊急および緊急であるがプライマリケアで治療可能である確率の合計として定義され、ED訪問が緊急である確率は、ED訪問が緊急である確率の合計として定義され、 EDケアが必要です。 最後に、調査員はすべての結果変数を 10,000 人あたりの割合として計算し、加重最小二乗回帰分析を使用して解釈が変わるかどうかを判断します。

公共部門の薬物乱用治療に対するメディケイド拡大の初期の影響: 医療費負担適正化法からの証拠 我々は、相違研究デザインにおける相違の縦断面の準実験的相違を使用する。 2010 年から 2014 年までの 18 ～ 54 歳と 12 ～ 17 歳の人々の SUD 治療施設への入院率の変化、支払い源の変化、および医療紹介率の変化を決定し、それらの間の変化を比較します。州のメディケイド拡大状況について。

データ治療エピソード データ セット - 入院 (TEDS-A) TEDS-A は、特殊な SUD 治療施設への入院に関する全国的な管理データベースです。 それは、SUD治療を提供するための公的資金源を受け取る施設で構成されています。 州によっては、公的資金による入院のみのデータを収集している州もあれば、公的資金を受けている施設からの私的資金による入院に関するデータも収集している州もあります。 TEDS-A には、年齢層、性別、人種/民族、居住州、乱用された薬物、施設の種類、州のサブグループへの入院の支払い元、および紹介元など、患者の人口統計に関するデータが含まれています。治療。 これは、米国における SUD 治療入院の 80% 近くをカバーしています。

Current Population Survey (CPS) CPS は、年齢、人種/民族、性別、居住地などを含む人口統計に関する月次情報を報告します。 このデータを使用して、年齢層 (12 ～ 14、15 ～ 17、18 ～ 29、30 ～ 39、40 ～ 54)、性別、人種/民族に基づいて開発されたコホートの総人口数に関する情報を取得します。 (非ヒスパニック系白人、ヒスパニック系、非ヒスパニック系黒人、その他)、州、年および州レベルの共変量。 ニューハンプシャー州とミシガン州は 2014 年後半に拡大したため、あいまいさを避けるためにデータから除外します。 SUD 入院の支払い元の変更に対するメディケイドの拡大の影響を評価するために、調査員は、各年の入院の少なくとも 85% について、TEDS ファイルに主要な支払者情報を提供する州のみを含めます。

結果の測定

1. 治療入院。

2. 支払い元

   1. 治療入院は私費で行われます。
   2. メディケイドによって資金提供された治療入院。
   3. 治療費は自己負担。
   4. 無料/または他の政府資金源によって資金提供されている治療への入場。
3. 紹介分析データ構造のヘルスケアソースによる治療入院 州、年、年齢、性別、および人種/民族ごとに、TEDS-A データからのすべての結果測定値を合計します。 調査員は、CPS データと集計レベルの TEDS ファイル ファイルにインクを付けます。 調査員は、州の年レベルで CPS データから共変量情報を収集します。これにより、公的資金による施設での SUD 治療に対するメディケイドの拡大の影響を評価するための最終的な分析データセットが得られます。

分析 研究者は、調査期間の各年について、メディケイドを拡大した州とメディケイドを拡大しなかった州との間の入院患者と共変量の人口統計を比較します。 調査員は、t検定/カイ二乗を実施して、連続変数とカテゴリ変数の有意差をそれぞれ決定します。 調査官は、各州のすべての結果測定値を合計し、年ごとに別々のグラフにプロットして、傾向を視覚的に調べます。 調査官は、多変量回帰分析を実行して、メディケイドの拡大に起因する結果測定値の過剰な変化を推定します。 調査員は、結果変数にポアソン分布を使用します。 危険にさらされている人口は、各コホートの人口数になります。 モデルには、時不変の州レベル要因を説明する州レベルの固定効果と、年齢層、性別、期間指標 (拡大前と拡大後)、人種/民族、州年レベルの共変量 (結婚ステータス、学歴、失業率)、および時間によって変化する州の政策 (例: 医療用マリファナの合法化）。 調査員は、メディケイド拡大前後の期間 (2014 年および 2010 ～ 2013 年) の指標と、状態の拡大状況 (拡大されたメディケイドかどうか)、および治療グループ (12 ～ 17 対 18 ～ 54) の指標を作成します。 治験責任医師は、期間インジケーターと拡大ステータス インジケーターを相互に作用させて、拡大した状態と拡大しなかった状態の結果の全体的な傾向を制御します。 治験責任医師は、治療群（18～54 歳）と非治療群（12～17 歳）の間の結果の全体的な傾向を制御するために、治療指標と期間指標を相互に作用させます。 治験責任医師はまた、治療群（18～54 歳）と非治療群（12～17 歳）との間の転帰のベースラインの違いを、治療群と拡大状態を相互作用させることにより、拡大した州と拡大しなかった州とで制御します。インジケータ。 このモデルには、治療群（18～54 歳）と非治療群（12～17 歳）の転帰指標に対するメディケイド拡大の効果を評価するための差指標の差が含まれます。 展開指標、治療指標、期間指標を相互に作用させることにより、差異指標の差異の差異が特定される。

感度分析 研究者は、モデルの堅牢性をテストし、被験者の選択基準を研究するために、多くの感度分析を実施します。 まず、研究者は、ポアソン分布ではなく、結果カウントに負の二項分布を使用します。 第二に、調査員は、「若年成人義務」により 2010 年に保険へのアクセスが増加した人口を排除するために、18 歳から 29 歳の人を除外します。 義務化の影響を受けた年齢層は 18 ～ 26 歳でした。 ただし、TEDS-A データ (18-20、21-25、および 26-29) の年齢層が利用可能であるため、調査員は 18-29 の年齢層全体を含めることにしました。 第三に、以前の文献と一致 治験責任医師は、解毒のための入院のみを除外します。これらは、治療自体ではなく、治療の先駆者であると見なされるためです。 第 4 に、調査官は、メディケイドの拡大が初回入院率に与える影響のみを判断します。 最後に、調査員は、各結果測定値に対して加重最小二乗回帰を実行します。 ここで、重みは各コホートの人口数になります。 結果は次のようになります。 10,000 人あたりの治療入院、私費による入院、メディケイドによる入院、自己負担による入院、慈善団体またはその他の政府機関が支払った入院、医療機関の紹介による入院の割合。

限界 メディケイドの拡大が入院患者と ED の利用に及ぼす影響に関する提案された研究には、いくつかの限界があります。 調査官は 3 つの州のみからのデータを分析しているため、調査結果は米国の他の州に一般化できない可能性があります。 フロリダは南部の州ですが、アーカンソーやケンタッキーとは人口構成が大きく異なります。 ただし、3 つの州の無保険者の割合は、メディケイド拡大前は類似していたため、妥当なコントロールとして役立つと考えています。 さらに、調査員は、2014年にメディケイドを拡大しなかった他の南部の州からのデータにアクセスできず、テキサス、テネシー、ミシシッピ、ルイジアナ、ジョージアなど、より適切な管理が可能である可能性があります. 調査官は改革後の 1 年間のデータしかアクセスできないため、調査官は医療改革の影響を完全に捉えることができない可能性があります。 調査員は改革前のデータを 1 年しか持っていないため、3 つの州における改革前の結果の傾向の違いを完全に説明できない可能性があります。 私たちの 3 番目の研究にも制限があります。 TEDS-A データには、すべての薬物乱用治療センターが含まれているわけではありません。 したがって、捜査官は潜在的に入場の一部を見逃す可能性があります。 私たちの調査結果は、州の入学率が高いほど、より多くのデータを提供することにより、より多くの公的資金を提供していることを示しているため、バイアスがかかっている可能性があります。 さらに、資金は毎年変動する可能性があるため、研究者は、治療率の変化が報告の変動の関数なのか、それともメディケイドの拡大によるものなのかを確認することはできません. 調査官は、メディケイドの拡大の影響を受けない対照グループとして12〜17歳のグループを含めることにより、この制限をある程度緩和しますが、州の報告率に変更がある場合、調査官は、それらが12〜17歳に等しい影響を与えると予想しています18 ～ 54 歳の 17 歳。 すべての州が資金源に関する情報を提供しているわけではないため、支払い源の変更に関する調査結果の一般化には限界があります。 ただし、以前の調査では、資金源に関するデータを提供する州と提供しない州に違いは見られませんでした。