Impact van de uitbreiding van Medicaid op het gebruik van de gezondheidszorg

Achtergrond De Patient Protection and Affordable Care Act (PPACA) werd op 23 maart 2010 door president Obama ondertekend. Twee van de meest omstreden clausules onder de PPACA waren het bestraffen van alle personen die na 1 januari 2014 geen verzekering hadden en de uitbreiding van de Medicaid-verzekering tot alle volwassenen met een inkomen van of onder 138% van het federale armoedeniveau. De grondwettigheid van de wet kwam onder de loep en leidde tot de zaak "National Federation of Independent Businesses vs Sebelius", waarin het Hooggerechtshof de meeste bepalingen van de PPACA handhaafde, maar besloot om staten de mogelijkheid te geven Medicaid niet uit te breiden en tegelijkertijd te behouden hun federale financiering voor het programma. Deze beslissing van het Hooggerechtshof had tot gevolg dat de uitbreiding van Medicaid optioneel werd voor staten. Vanaf 1 januari 2014 hebben 24 staten en het District of Columbia ervoor gekozen om de Medicaid-dekking uit te breiden volgens de PPACA-vereisten. Deze variatie in uitbreiding van Medicaid zorgde voor natuurlijke experimenten om de impact van uitbreidingsbeslissingen te onderzoeken.

Intramurale zorg is goed voor het grootste deel van de nationale uitgaven voor gezondheidszorg in de Verenigde Staten. Er zijn verschillende bepalingen in de PPACA die de coördinatie van zorg tussen zorgverleners aanmoedigen door gebruik te maken van patiëntgerichte medische huizen en vergoedingen van zorgverleners te baseren op patiëntresultaten in plaats van op het volume van de geleverde zorg. Door middel van dergelijke hervormingen was de PPACA gericht op het verminderen van verspillend gebruik van middelen, zoals vermijdbare ziekenhuisopnames. Eerder onderzoek heeft aangetoond dat intramuraal gebruik, met name vermijdbare ziekenhuisopnames, gevoelig kunnen zijn voor dekkingswinsten en kunnen dienen als een indicator voor toegang tot eerstelijnszorg. Door te beoordelen hoe de verzekeringsuitbreiding onder de PPACA het totale gebruik van intramurale patiënten en het aantal vermijdbare ziekenhuisopnames heeft beïnvloed, kan dus inzicht worden verkregen in hoe succesvol PPACA is geweest bij het vervangen van dure verspillende diensten door goedkopere eerstelijnszorgdiensten. Wherry et al., met behulp van gegevens van de National Health Interview Survey, bepaalden een positief verband tussen de PPACA Medicaid-uitbreiding en het aantal nachtelijke ziekenhuisopnames, terwijl Sommers et al., met behulp van gegevens van een enquête uitgevoerd in Arkansas, Kentucky en Texas, geen significant verband vonden tussen 's nachts ziekenhuisopnames en Medicaid Expansion. Ze ontdekten geen verschillen in de kans op ziekenhuisopname 's nachts en de wijze van uitbreiding (Arkansas versus Kentucky). Hun studie was echter beperkt door een kleine steekproefomvang en gebaseerd op de resultaten van een enquête. Bovendien waren ze door een gebrek aan administratieve gegevens niet in staat om de resultaten te beoordelen die mogelijk gevoeliger zijn voor een betere toegang tot eerstelijnszorg, zoals vermijdbare ziekenhuisopnames. Voor zover wij weten, heeft slechts één studie tot nu toe de impact beoordeeld van de uitbreiding van Medicaid onder PPACA op het totale gebruik van intramurale patiënten en het aantal vermijdbare ziekenhuisopnames. Hun studie was echter beperkt tot Californië, bovendien hadden verschillende provincies verschillende uitbreidingsniveaus, met een aantal uitbreidende dekking tot 133% FPL, sommige tot 200% FPL en sommige waren onder de 100% FPL. Geen van de onderzoeken heeft tot nu toe de impact bepaald van verschillende methoden van Medicaid-uitbreiding onder de PPACA op de tarieven van alle oorzaken en vermijdbare ziekenhuisopnames met behulp van administratieve gegevens. Een van de doelen van de PPACA was om de kosten van de gezondheidszorg terug te dringen door het volume van de geleverde zorg op de SEH te verminderen. Bepaalde maatregelen die in de PPACA zijn opgenomen, zoals het vergroten van het aantal verzekerden en daarmee het vergroten van de toegang tot zorg buiten de SEH en integratie van de zorgverlening, kunnen bijdragen aan het verminderen van het SEH-gebruik. Twee onderzoeken die de impact van Medicaid-uitbreiding op het gebruik van SEH beoordeelden, analyseerden ook het aantal ambulante zorggevoelige aandoeningen (ACSC), opkomende maar in de eerste lijn behandelbare aandoeningen en niet-opkomende SEH-bezoeken. Eén studie was echter beperkt tot alleen de staat Maryland zonder een vergelijkingsstaat die Medicaid niet uitbreidde en de andere was beperkt tot slechts één ziekenhuisketen met winstoogmerk in handen in 6 staten die Medicaid uitbreidden en 14 die dat niet deden. . Bovendien heeft geen van de onderzoeken beoordeeld hoe verschillende methoden van Medicaid-uitbreiding onder de PPACA de tarieven van algemeen en niet-opkomend ED-gebruik beïnvloeden. Raciale/etnische verschillen in verschillende facetten van de gezondheidszorg, zoals verzekeringsdekking en algemene toegang tot gezondheidszorg, zijn goed gedocumenteerd in de literatuur. In combinatie met de dekkingsbepalingen kunnen aanvullende hervormingen door de PPACA, zoals het verhogen van het National Center on Minority Health and Health Disparities bij de National Institutes of Health van een centrum naar een volledig instituut, ertoe leiden dat deze verschillen kleiner worden. De onderzoeken die de impact van Medicaid-uitbreiding onder PPACA op verschillen in intramuraal gebruik of ED-gebruik hebben beoordeeld, waren voornamelijk gebaseerd op zelfgerapporteerde gegevens die onderhevig zijn aan cognitieve, non-respons, terugroeping en andere vooroordelen. Bovendien kunnen gedetailleerde metingen van intramuraal of SEH-gebruik, zoals vermijdbare ziekenhuisopnames en vermijdbare SEH-bezoeken, niet nauwkeurig worden verkregen uit zelfgerapporteerde gegevens. Geen van de onderzoeken heeft tot nu toe de impact bepaald van de uitbreiding van Medicaid of de uitbreiding van verschillende methoden onder PPACA op de verschillen in soorten gebruik van intramurale of spoedeisende hulp.

Personen met stoornissen in het gebruik van middelen (SUD) hebben aanzienlijk hogere kosten voor gezondheidszorg, hogere percentages zelfmoordpogingen en handicaps in vergelijking met de algemene bevolking, wat een last vormt voor de samenleving in het algemeen. Desondanks kreeg in 2012 bijna 90% van de personen van 12 jaar en ouder die een behandeling voor verslaving nodig hadden, geen adequate behandeling. Het ontbreken van een verzekering of een verzekering die verslavingszorg niet dekt, waardoor de patiënt niet in staat is om ervoor te betalen, zijn enkele van de meest genoemde belemmeringen voor behandeling. De dekkingsuitbreidingen onder de PPACA hebben ertoe geleid dat bijna 1,6 miljoen Amerikanen die lijden aan SUD's in uitbreidingsstaten van Medicaid een ziektekostenverzekering hebben gekregen. Verder is SUD-behandeling onder de PPACA een van de tien essentiële gezondheidsvoordelen die alle plannen vanaf 2014 moeten bieden. De PPACA vereist ook dat alle plannen zich houden aan de federale Mental Health Parity and Addiction Equity Act van 2008 (MHPAEA). Krachtens deze wet moeten alle plannen die voordelen bieden voor geestelijke gezondheid en verslaving aan hun begunstigden, de voordelen niet restrictiever maken dan medische voordelen. De PPACA verplicht alle plannen om screening, korte interventie en verwijzing naar behandeling (SBIRT) voor SUD's te dekken. Naast het verplicht stellen van SBIRT moedigt de PPACA ook Accountable Care Organizations en Patient Centered Medical Homes aan, wat de gecoördineerde zorg voor patiënten met SUD's zou kunnen verbeteren. De inspanningen om de zorgcoördinatie te verbeteren en SBIRT voor verslaving in het basisonderwijs op te nemen, zouden zich kunnen vertalen in een toename van het aantal verwijzingen naar de gezondheidszorg voor verslavingsbehandeling, die historisch gezien voornamelijk via wetshandhavingsinstanties verliep. Slechts één studie heeft de impact van dekkingsuitbreidingen in 2014 op de in aanmerking komende volwassen bevolking (18-64-jarigen) onderzocht. De auteurs gebruikten de gegevens van de National Survey on Drug Use and Health en vonden een significante toename van het gebruik van geestelijke gezondheidszorg zonder significante veranderingen in de behandeling van verslavingen. Ze maakten echter geen vergelijkingen tussen staten die Medicaid uitbreidden versus staten die dat niet deden. De studie onderzocht ook geen veranderingen in de betalingsbronnen voor de SUD-behandeling na de uitbreiding van Medicaid.

Reacties in Arkansas, Kentucky en Florida. Arkansas was de eerste staat die goedkeuring kreeg voor zijn "Private Option"-demonstratieproject om de Medicaid-uitbreiding onder de PPACA te implementeren. Arkansas nam een ​​strategie voor premiumondersteuning aan, waarbij federale fondsen werden gebruikt om individuele commerciële ziektekostenverzekeringen te bieden voor alle nieuwe Medicaid-in aanmerking komende personen die tot 138% van de FPL verdienden door ze in een van de federaal gekwalificeerde gezondheidsplannen te plaatsen. Op 9 mei 2013 verklaarde gouverneur Beshear dat Kentucky door zou gaan met de uitbreiding van Medicaid, zoals voorgesteld onder de PPACA. Kentucky besloot de Medicaid-uitbreiding uit te voeren door de nieuw in aanmerking komende personen in dit reeds bestaande beheerde Medicaid-programma te plaatsen. Ondanks het felle verzet van de staat tegen de PPACA, sprak gouverneur Rick Scott zijn steun uit voor een "beperkte uitbreiding van Medicaid" door middel van een door de overheid gefinancierd en particulier beheerd zorgplan. Florida koos echter tegen de uitbreiding van Medicaid. Dit resulteerde in bijna 764.000 individuen die geen betaalbare dekkingsopties hadden omdat ze niet in aanmerking kwamen voor Medicaid-dekking of Marketplace-subsidies.

Het vergelijken van het gebruik van intramurale en spoedeisende hulp tussen deze drie staten zal de impact van Medicaid-uitbreiding en verschillende benaderingen van Medicaid-uitbreiding kunnen hebben op het gebruik van de gezondheidszorg. Verder, met behulp van gegevens op nationaal niveau, zal het vergelijken van de verandering in het aantal opnames van SUD-behandelingen na de uitbreiding van Medicaid in staten die Medicaid hebben uitgebreid versus staten die dat niet hebben gedaan, de impact van Medicaid-uitbreiding op het gebruik van SUD-behandelingen bepalen.

Doelstellingen en specifieke doelen

1. Om de impact van Medicaid-uitbreiding en het type Medicaid-uitbreiding (koop commerciële verzekering versus traditionele Medicaid-uitbreiding) te bepalen op alle oorzaken van intramuraal gebruik en vermijdbare ziekenhuisopnames en of het effect van Medicaid-uitbreiding op intramuraal gebruik verschilt per ras / etniciteit.

   1. Met behulp van een verschillen-in-verschillenbenadering vergelijken we het aantal ziekenhuisopnames door alle oorzaken en vermijdbare ziekenhuisopnames voor volwassenen van 19-64 jaar tussen 2013 en 2014 in de twee staten die Medicaid vs Florida hebben uitgebreid. Een subgroepanalyse waarin Arkansas en Kentucky worden vergeleken, zal uitwijzen of verschillende benaderingen van expansie het intramurale gebruik hebben beïnvloed.
   2. Met behulp van een verschillen in verschillen in verschillen-benadering zullen we bepalen of de impact van Medicaid-uitbreiding op intramuraal gebruik voor volwassenen van 19-64 jaar verschilde per raciale / etnische groep (Hispanics, niet-Spaanse blanken en niet-Spaanse zwarten) tussen de drie staten.

2. Om de impact van Medicaid-uitbreiding en het type Medicaid-uitbreiding op ED-gebruik en niet-opkomend ED-gebruik te bepalen en of het effect van Medicaid-uitbreiding op ED-gebruik verschilt per ras/etniciteit.

   1. Met behulp van een verschillen in verschillen-benadering zullen we het aantal SEH-bezoeken en niet-opkomende SEH-bezoeken voor volwassenen van 19-64 jaar tussen 2013 en 2014 vergelijken in de twee staten die Medicaid versus Florida hebben uitgebreid. Een subgroepanalyse waarin Arkansas en Kentucky worden vergeleken, zal onthullen of verschillende benaderingen van uitbreiding van invloed waren op het gebruik van ED.
   2. Met behulp van een verschillen-in-verschillen-in-verschillen-benadering zullen we bepalen of de impact van de uitbreiding van Medicaid op het gebruik van de spoedeisende hulp, voor volwassenen van 19-64 jaar, verschilde per raciale/etnische subgroep (Hispanics, niet-Spaanse blanken en niet-Spaanse zwarten). tussen de drie staten.

3. Om de impact te bepalen van de uitbreiding van Medicaid op het aantal opnames voor verslavingsbehandelingen in faciliteiten die enige publieke steun ontvangen.

   1. Met behulp van een verschillen in verschillen in verschillen-benadering zullen we het aantal opnames voor verslavingsbehandeling van 2010-2014 voor personen van 18-54 jaar vergelijken met die van 12-17 jaar in de staten die Medicaid in 2014 hebben uitgebreid versus staten die Medicaid in 2014 niet hebben uitgebreid .
   2. Met behulp van een verschillen in verschillen in verschillen-benadering zullen we de veranderingen in betalingsbronnen voor de SUD-behandelingsopnames van 2010-2014 vergelijken voor personen van 18-54 jaar versus degenen van 12-17 jaar in de staten die Medicaid in 2014 hebben uitgebreid versus staten die dat wel deden Medicaid niet uitbreiden in 2014.
   3. Met behulp van een verschillen-in-verschillen-in-verschillen-benadering zullen we het aantal verwijzingen naar de gezondheidszorg voor de verslavingszorgopnames van 2010-2014 vergelijken voor personen van 18-54 jaar versus degenen van 12-17 jaar in de staten die Medicaid in 2014 hebben uitgebreid versus staten die dat wel deden Medicaid niet uitbreiden in 2014.

Methoden Impact van private optie, traditionele Medicaid-uitbreiding en kiezen tegen Medicaid-uitbreiding op intramuraal gebruik: een vergelijking met drie staten over onze maatregelen voor intramuraal gebruik. We zullen de verandering in de tarieven van alle oorzaken en vermijdbare ziekenhuisopnames van 2013 - 2014 bepalen en de verandering tussen staten vergelijken op basis van uitbreiding/methode van uitbreidingsstatus. De onderzoekers zullen een longitudinaal dwarsdoorsnede quasi-experimenteel verschil in verschil in studieontwerp gebruiken om de impact van Medicaid-uitbreiding en uitbreidingsmethode op raciale / etnische verschillen op onze intramurale gebruiksmaatregelen te beoordelen. De onderzoekers zullen de verandering in de tarieven van alle oorzaken en vermijdbare ziekenhuisopnames van 2013 - 2014 voor elk ras/etniciteit bepalen en de verandering tussen staten vergelijken op basis van uitbreiding/methode van uitbreidingsstatus.

Data CDC - Wonder Bridged-Race Population Estimates Het nationale centrum voor gezondheidsstatistieken (NCHS) combineert 31 rascategorieën die in de volkstelling worden gebruikt tot vier rascategorieën: Aziatisch of Pacific Islander, zwart of Afrikaans-Amerikaans, Amerikaans-Indisch of Alaska-inheems, blank en biedt leeftijd, geslacht en etniciteit (Latijns/Niet-Spaans) specifieke bevolking telt voor elke provincie van de Verenigde Staten. Deze bestanden zijn beschikbaar voor openbaar gebruik op de CDC Wonder-website. We zullen deze bestanden gebruiken om het totale aantal inwoners te verkrijgen dat zal dienen als noemers voor onze gebruiksstatistieken voor elke provincie van Arkansas, Florida en Kentucky voor 2013 en 2014.

HCUP SID Voor onze maatregelen voor intramuraal gebruik zullen de onderzoekers de Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP) State Inpatient Database (SID) verwerven van respectievelijk Arkansas, Kentucky en Florida. De SID's leggen de ontslagdossiers van het ziekenhuis van de betreffende staat voor het gegeven jaar vast en bevatten deze in een uniform formaat om vergelijkingen tussen staten mogelijk te maken. De analyse-eenheid in de dataset is ontslag uit het ziekenhuis. Naast informatie over elke ziekenhuisopname, zoals de duur van het verblijf, kosten, opname- en ontslagdata, bevatten de SID's ook klinische informatie, zoals de geregistreerde diagnose en uitgevoerde procedures tijdens elke ziekenhuisopname, en demografische gegevens van de gehospitaliseerde patiënt, zoals geboortedatum, postcode van woonplaats, geslacht, ras, etniciteit, type betaler etc.

Analyse De onderzoekers zullen de uitkomstpercentages voor elk kwartaal van de staat weergeven en bepalen of er een trendverandering is tussen 2013 en 2014 of dat er een onmiddellijke verandering is tussen 2013 en 2014 door gebruik te maken van onderbroken tijdreeksanalyse. De onderzoekers zullen de ruwe tarieven van alle oorzaken en vermijdbare ziekenhuisopnames voor elke staat voor elk jaar berekenen. Met de Amerikaanse bevolking van 2014 als referentiepopulatie zullen we directe standaardisatie uitvoeren om de voor leeftijd en geslacht gecorrigeerde percentages van alle oorzaken en vermijdbare ziekenhuisopnames voor elke staat voor elk jaar te berekenen. De onderzoekers zullen ook directe standaardisatie uitvoeren voor subgroepen van ras/etniciteit. Vervolgens zullen we multivariate regressieanalyse uitvoeren om de extra verandering in intramuraal gebruik als gevolg van de uitbreiding van Medicaid te schatten. De onderzoekers zullen een Poisson-verdeling gebruiken voor onze uitkomstvariabelen. De risicopopulatie is het totale aantal inwoners van elk cohort zoals verkregen uit NCHS-gegevens. Standaardfouten worden geclusterd op het niveau van de noodbeheerregio om rekening te houden met het nesten van elk cohort binnen een noodbeheerregio. Het model omvat vaste effecten op het niveau van noodbeheer op regioniveau, om rekening te houden met tijdsinvariante factoren op het gebied van noodbeheer op regioniveau, dummy's voor leeftijdsgroep, geslacht, ras/etniciteit en jaar. De onderzoekers zullen indicatoren creëren voor periode (2013 en 2014) en uitbreidingsstatus (uitgebreid Medicaid of niet). De onderzoekers zullen de periode-indicator interageren met de indicator voor de uitbreidingsstatus om de extra verandering in de uitkomstmaten te bepalen voor staten die Medicaid (AR en KY) hebben uitgebreid versus staten die Medicaid in 2014 (FL) niet hebben uitgebreid. Dezelfde modelspecificatie zal worden gebruikt om de impact van de methode van Medicaid-uitbreiding op het aantal ziekenhuisopnames door alle oorzaken en te voorkomen te bepalen. Voor deze analyse zullen de onderzoekers de gegevens van 2013 en 2014 uit Arkansas en Kentucky vergelijken. Om te beoordelen of de impact van Medicaid-uitbreiding op onze uitkomstmaten verschilde per raciale/etnische groep in de drie staten, zullen we een multivariaat verschil in verschil in verschil-model gebruiken. De gegevens zijn beperkt tot niet-Spaanse blanke, Spaanse en niet-Spaanse zwarte cohorten. Naast de termen in de eerdere modellen, zullen we interacties tussen ras/etniciteit en staatsindicatoren opnemen om te controleren op basislijnverschillen in de uitkomst in de staten en interacties tussen ras/etniciteit en tijd om te controleren op longitudinale trends in ongelijkheden in het algemeen. De indicatoren voor niet-Spaanse zwarten en Hispanics zullen worden gecombineerd met periode-indicatoren en staatsindicatoren. De coëfficiënten van deze interacties zullen ons voorzien van de extra verandering in de uitkomstmaten tussen Spaanse versus niet-Spaanse blanken en niet-Spaanse zwarten versus niet-Spaanse blanken in staten die Medicaid (AR en KY) hebben uitgebreid versus staten die Medicaid niet hebben uitgebreid in 2014 (Referent = FL).

Gevoeligheidsanalyse De onderzoekers zullen een negatieve binominale verdeling gebruiken voor onze uitkomstmaten in plaats van een Poisson-verdeling. In de tweede gevoeligheidsanalyse, voor onze maatstaf van ziekenhuisopnames door alle oorzaken, zullen de onderzoekers alle maternale ontslagen uitsluiten. In een derde gevoeligheidsanalyse zullen de onderzoekers alleen ziekenhuisopnames voor volwassenen van 27-64 jaar opnemen om alle jongvolwassenen uit te sluiten die vóór 2014 mogelijk dekkingswinsten hebben ervaren als gevolg van het "jongvolwassenenmandaat". In een vierde sensitiviteitsanalyse zullen de onderzoekers alleen die ziekenhuisopnames opnemen die plaatsvonden in gemeenschapsziekenhuizen. In een vijfde gevoeligheidsanalyse zullen de onderzoekers de raciale/etnische groepen samenvouwen en elk cohort definiëren op basis van jaar, staat, noodbeheerregio, leeftijdsgroep en geslacht. De onderzoekers zullen dit doen om die opnames mee te nemen in de telling van de uitkomstmaten waar ras/etniciteit van de patiënt ontbreekt. Ten zesde, in plaats van de gegevens jaarlijks te groeperen, zullen de onderzoekers ze per kwartaal groeperen en een gesegmenteerde regressieanalyse uitvoeren. Ten slotte zullen de onderzoekers alle uitkomstvariabelen berekenen als percentages per 10.000 personen en gewogen gewone kleinste kwadraten regressieanalyse gebruiken om te bepalen of onze interpretaties veranderen.

Impact van particuliere optie, traditionele Medicaid-uitbreiding en kiezen tegen Medicaid-uitbreiding op het gebruik van de spoedeisende hulp: een vergelijking met drie staten over de intramurale benuttingsmaatregelen. De onderzoekers zullen de verandering in de tarieven van het totale aantal en de soorten SEH-bezoeken van 2013 - 2014 bepalen en de verandering tussen staten vergelijken op basis van uitbreiding/methode van uitbreidingsstatus. De onderzoekers zullen een longitudinaal cross-sectioneel quasi-experimenteel verschil in verschil in studieontwerp gebruiken om de impact van Medicaid-uitbreiding en uitbreidingsmethode op raciale / etnische verschillen op onze ED-gebruiksmaatregelen te beoordelen. De onderzoekers zullen de verandering in het aantal algemene en soorten SEH-bezoeken van 2013 - 2014 voor elk ras/etniciteit bepalen en de verandering tussen staten vergelijken op basis van uitbreiding/methode van uitbreidingsstatus.

Gegevens CDC - Wonder Bridged-Race Bevolkingsschattingen HCUP SEDD Voor onze uitkomstmaten zullen de onderzoekers de Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP) State Emergency Department Database (SEDD) verwerven voor respectievelijk Arkansas, Kentucky en Florida. De SEDD's leggen alle SEH-bezoeken voor het betreffende jaar vast die plaatsvinden in SEH's die zijn aangesloten bij ziekenhuizen en die niet resulteren in ziekenhuisopnames. Naast informatie over elk SED-bezoek, zoals kosten en opnamedata, bevatten de SEDD's ook klinische informatie, zoals de geregistreerde diagnose en uitgevoerde procedures tijdens elk bezoek en demografische gegevens van de patiënt, zoals geboortedatum, postcode van woonplaats, geslacht, ras , etniciteit, type betaler etc.

Uitkomstmaatregelen

1. ED bezoek.

2. Type SEH-bezoek:

   1. Voorkombaar/vermijdbaar.
   2. opkomende. Analytische gegevensstructuur Vergelijkbaar met het vorige doel, het enige verschil zou zijn in termen van de uitkomsten. Analyse Vergelijkbaar met het vorige doel, het enige verschil zou zijn in termen van de uitkomsten. Gevoeligheidsanalyse De onderzoekers zullen een negatieve binominale verdeling gebruiken voor onze uitkomstmaten in plaats van een Poisson-verdeling. In een tweede gevoeligheidsanalyse zullen we SEH-bezoeken voor volwassenen van 27-64 jaar opnemen om alle jongvolwassenen uit te sluiten die vóór 2014 mogelijk dekkingswinsten hebben ervaren als gevolg van het "jongvolwassenenmandaat". In een derde gevoeligheidsanalyse zullen de onderzoekers onze definitie van vermijdbare bezoeken en urgente bezoeken wijzigen. De onderzoekers definiëren een te voorkomen bezoek als elk bezoek waarvan de kans dat het te voorkomen is ≥ 0,5 is en elk bezoek waarvan de kans dat het opduikt ≥ 0,5 is, wordt als zodanig gedefinieerd. In een vierde gevoeligheidsanalyse zullen de onderzoekers alleen die SEH-bezoeken opnemen die plaatsvonden in gemeenschapsziekenhuizen. In een vijfde gevoeligheidsanalyse zullen we de raciale/etnische groepen samenvouwen en elk cohort definiëren op basis van jaar, staat, noodbeheerregio, leeftijdsgroep en geslacht. De onderzoekers zullen dit doen om die SEH-bezoeken op te nemen in de telling van de uitkomstmaten waar het ras/etniciteit van de patiënt ontbreekt. Ten zesde, in plaats van de gegevens jaarlijks te groeperen, groeperen we ze per kwartaal en voeren we een onderbroken tijdreeksanalyse uit. Ten zevende zal de waarschijnlijkheid dat een SEH-bezoek te voorkomen is, worden gedefinieerd als de som van de waarschijnlijkheid dat een SEH-bezoek niet-opkomend en wel opkomend is, maar behandelbaar in de eerste lijn, en de waarschijnlijkheid dat een SEH-bezoek opduikend is, wordt gedefinieerd als de som van de waarschijnlijkheid dat een SEH-bezoek opduikend is en ED-zorg nodig. Ten slotte zullen de onderzoekers alle uitkomstvariabelen berekenen als percentages per 10.000 personen en gewogen gewone kleinste kwadraten regressieanalyse gebruiken om te bepalen of onze interpretaties veranderen.

Vroege impact van de uitbreiding van Medicaid op de behandeling van middelenmisbruik in de publieke sector: bewijs uit de Affordable Care Act. We zullen de veranderingen in het aantal opnames in verslavingsbehandelingsfaciliteiten, veranderingen in de betalingsbronnen en veranderingen in het aantal verwijzingen naar de gezondheidszorg van 2010 - 2014 bepalen voor personen van 18-54 versus 12-17 jaar en de veranderingen daartussen vergelijken op basis van over de uitbreidingsstatus van Medicaid van staten.

Dataset behandelingsaflevering - opnames (TEDS-A) TEDS-A is een landelijke administratieve database van opnames in gespecialiseerde verslavingsbehandelingsfaciliteiten. Het bestaat uit faciliteiten die een openbare financieringsbron ontvangen voor het verstrekken van verslavingszorg. Sommige staten verzamelen alleen gegevens over opnames die door de overheid worden gefinancierd, terwijl andere ook privaat gefinancierde opnames verzamelen van faciliteiten die enige overheidsfinanciering ontvangen. TEDS-A bevat gegevens over de demografische gegevens van de patiënt, waaronder leeftijdsgroep, geslacht, ras/etniciteit, woonstaat, middelenmisbruik, type faciliteit, betalingsbron voor de opname voor een subgroep van staten en bron van verwijzing naar de behandeling. Het dekt bijna 80% van de opnames voor verslavingszorg in de VS.

Huidige bevolkingsenquête (CPS) De CPS rapporteert maandelijks informatie over demografische gegevens van de bevolking, waaronder leeftijd, ras/etniciteit, geslacht, woonstaat enz. We zullen deze gegevens gebruiken om informatie te krijgen over het totale aantal inwoners voor onze cohorten, ontwikkeld op basis van leeftijdsgroep (12-14, 15-17, 18-29, 30-39, 40-54), geslacht, ras/etniciteit (Niet-Spaanse blanke, Spaanse, niet-Spaanse zwarten, anderen), covariaten op staat- en jaar- en staatsniveau. De onderzoekers zullen New Hampshire en Michigan uitsluiten van onze gegevens om dubbelzinnigheid te voorkomen, aangezien deze staten zich later in 2014 hebben uitgebreid. Om de impact van Medicaid-uitbreiding op veranderingen in de betalingsbron voor SUD-opnames te beoordelen, zullen de onderzoekers alleen die staten opnemen die primaire betalerinformatie in de TEDS-bestanden verstrekken voor ten minste 85% van de opnames in elk van de jaren.

Uitkomstmaatregelen

1. Behandeling opnames.

2. Bron van betaling

   1. Behandeling opnames privaat gefinancierd.
   2. Behandeling opnames gefinancierd door Medicaid.
   3. Behandeling opnames uit eigen middelen.
   4. Behandelingsopnames die gratis zijn of worden gefinancierd door andere overheidsbronnen.
3. Behandelingsopnames via een verwijzingsbron voor gezondheidszorg Analytische gegevensstructuur We zullen alle uitkomstmaten van de TEDS-A-gegevens optellen per staat, jaar, leeftijd, geslacht en ras/etniciteit. De onderzoekers zullen de CPS-gegevens en de TEDS-bestandsbestanden op geaggregeerd niveau inkten. De onderzoekers zullen de covariate-informatie verzamelen van de CPS-gegevens op het niveau van het staatsjaar, wat ons onze definitieve analytische dataset zal opleveren om de impact van Medicaid-uitbreiding op SUD-behandeling in door de overheid gefinancierde faciliteiten te beoordelen.

Analyse De onderzoekers zullen de demografische gegevens van de opnames en covariaten vergelijken tussen staten die Medicaid hebben uitgebreid versus staten die Medicaid niet hebben uitgebreid voor elk jaar van de onderzoeksperiode. De onderzoekers voeren t-toetsen/chikwadraat uit om significante verschillen voor respectievelijk continue en categorische variabelen te bepalen. De onderzoekers zullen alle uitkomstmaten voor elke staat optellen en ze jaargewijs uitzetten in afzonderlijke grafieken om de trends visueel te onderzoeken. De onderzoekers zullen multivariate regressieanalyse uitvoeren om de extra verandering in onze uitkomstmaten te schatten die toe te schrijven is aan de uitbreiding van Medicaid. De onderzoekers gebruiken een Poisson-verdeling voor uitkomstvariabelen. De risicopopulatie is het aantal inwoners van elk cohort. Het model zal vaste effecten op staatsniveau bevatten, om rekening te houden met tijdsinvariante factoren op staatsniveau, en dummy's voor leeftijdsgroep, geslacht, periode-indicator (pre-uitbreiding versus post-uitbreiding), ras/etniciteit, covariaten op staatsniveau (huwelijk status, opleidingsniveau en percentage werklozen), en in de tijd variërend staatsbeleid (bijv. legalisering van medicinale marihuana). De onderzoekers zullen indicatoren creëren voor de periode vóór en na de uitbreiding van Medicaid (2014 en 2010-2013) en uitbreidingsstatus (uitgebreide Medicaid of niet) en een indicator voor behandelingsgroep (12-17 vs 18-54). De onderzoekers zullen de periode-indicator interageren met de uitbreidingsstatusindicator om te controleren op de algemene trend in uitkomst in staten die uitbreidden versus staten die niet uitbreidden. De onderzoekers zullen de behandelingsindicator interageren met de periode-indicator om te controleren op de algemene trend in uitkomst tussen de behandelingsgroep (18-54 jaar oud) versus de niet-behandelingsgroep (12-17 jaar oud). De onderzoekers zullen ook controleren op basislijnverschillen in het resultaat tussen de behandelingsgroep (18-54-jarigen) versus de niet-behandelde groep (12-17-jarigen) in toestanden die expandeerden versus staten die niet groeiden door interactie met de expansiestatus met de behandelingsgroep indicator. Het model zal een verschil-in-verschil-in-verschil-indicator bevatten om het effect van Medicaid Expansion op de uitkomstmaat tussen de behandelingsgroep (18-54-jarigen) versus de niet-behandelde groep (12-17-jarigen) te beoordelen. Het verschil in verschil in verschil-indicator zal worden gespecificeerd door interactie met de uitbreidings-, behandelings- en periode-indicatoren.

Gevoeligheidsanalyse De onderzoekers zullen een aantal gevoeligheidsanalyses uitvoeren om de robuustheid van ons model en de selectiecriteria van de proefpersonen te testen. Ten eerste zullen de onderzoekers een negatieve binominale verdeling gebruiken voor het aantal uitkomsten in plaats van een Poisson-verdeling. Ten tweede zullen de onderzoekers personen tussen 18 en 29 jaar uitsluiten om de bevolking te elimineren die in 2010 meer toegang had tot verzekeringen vanwege het "mandaat voor jonge volwassenen". De leeftijdsgroep die werd beïnvloed door het mandaat was 18-26. Vanwege de beschikbaarheid van leeftijdsgroepen in de TEDS-A-gegevens (18-20, 21-25 en 26-29) besloten de onderzoekers om de volledige leeftijdsgroep 18-29 op te nemen. Ten derde, consistent met eerdere literatuur. De onderzoekers zullen alleen opnames voor detoxificatie uitsluiten, aangezien deze worden beschouwd als voorlopers van behandelingen in plaats van de behandeling zelf. Ten vierde zullen de onderzoekers de impact van de uitbreiding van Medicaid alleen bepalen op het aantal eerste opnames. Ten slotte voeren de onderzoekers een gewogen kleinste-kwadratenregressie uit voor elk van onze uitkomstmaten. Hier zijn de gewichten het aantal inwoners voor elk cohort. De uitkomsten zijn als volgt: a. aantal behandelingsopnames, privaat gefinancierde opnames, door Medicaid gefinancierde opnames, zelf gefinancierde opnames, opnames betaald door liefdadigheidsinstellingen of andere overheidsorganisaties, opnames via verwijzingen in de gezondheidszorg per 10.000 personen.

Beperkingen Voorgestelde onderzoeken naar de impact van de uitbreiding van Medicaid op het gebruik van intramurale patiënten en spoedeisende hulp hebben verschillende beperkingen. De onderzoekers analyseren gegevens van slechts drie staten, waardoor onze bevindingen mogelijk niet generaliseerbaar zijn naar andere staten van de VS. Hoewel Florida een zuidelijke staat is, verschilt het qua demografische samenstelling aanzienlijk van Arkansas en Kentucky. Aangezien het percentage onverzekerden in de drie staten echter vergelijkbaar was vóór de uitbreiding van Medicaid, denken we dat het als een redelijke controle zou dienen. Bovendien hebben de onderzoekers geen toegang tot gegevens van andere zuidelijke staten die Medicaid in 2014 niet hebben uitgebreid en die mogelijk betere controles hebben, zoals Texas, Tennessee, Mississippi, Louisiana of Georgia. De onderzoekers hebben toegang tot slechts één jaar aan post-hervormingsgegevens en daarom zijn de onderzoekers mogelijk niet in staat om de volledige impact van de hervorming van de gezondheidszorg vast te leggen. Aangezien de onderzoekers slechts één jaar aan pre-hervormingsgegevens hebben, zijn we mogelijk niet in staat om volledig rekening te houden met de verschillen in trends van de uitkomsten vóór de hervorming in onze drie staten. Ook onze derde studie kent beperkingen. TEDS-A-gegevens bevatten niet alle behandelcentra voor middelenmisbruik. Het is dus mogelijk dat de onderzoekers een deel van de opnames missen. Onze bevindingen kunnen vertekend zijn door aan te tonen dat hogere opnamepercentages in staten meer overheidsfinanciering hebben omdat ze meer gegevens bijdragen. Verder, aangezien de financiering jaarlijks kan fluctueren, kunnen de onderzoekers niet vaststellen of de veranderingen in de behandelingspercentages een functie zijn van de fluctuaties in de rapportage of als gevolg van de uitbreiding van Medicaid. De onderzoekers verzachten deze beperking tot op zekere hoogte door de leeftijdsgroep van 12-17 op te nemen als een controlegroep die niet zal worden beïnvloed door de uitbreiding van Medicaid, maar als er veranderingen zijn in de meldingspercentages voor staten. De onderzoekers verwachten dat ze hetzelfde effect zullen hebben op 12- 17-jarigen als 18-54-jarigen. Niet alle staten verstrekken informatie over de financieringsbron, waardoor de generaliseerbaarheid van onze bevindingen over de veranderingen in de betalingsbron wordt beperkt. Eerder onderzoek heeft echter geen verschillen aangetoond tussen staten die gegevens verstrekken over financieringsbronnen versus staten die dat niet doen.