Impacto da expansão do Medicaid na utilização da assistência médica

Histórico A Lei de Proteção ao Paciente e Cuidados Acessíveis (PPACA) foi sancionada pelo presidente Obama em 23 de março de 2010. Duas das cláusulas mais controversas do PPACA foram a penalização de todas as pessoas que não tinham seguro após 1º de janeiro de 2014 e a expansão do seguro Medicaid para todos os adultos com renda igual ou inferior a 138% do nível de pobreza federal. A constitucionalidade da lei foi examinada e levou ao caso "Federação Nacional de Empresas Independentes vs Sebelius", no qual a Suprema Corte manteve a maioria das disposições do PPACA, mas decidiu dar aos estados a opção de não expandir o Medicaid e, ao mesmo tempo, reter seu financiamento federal para o programa. Esta decisão da Suprema Corte resultou na expansão do Medicaid tornando-se opcional para os estados. A partir de 1º de janeiro de 2014, 24 estados e o Distrito de Columbia optaram por expandir a cobertura do Medicaid de acordo com os requisitos do PPACA. Essa variação na expansão do Medicaid forneceu experimentos naturais para investigar o impacto das decisões de expansão.

O atendimento hospitalar representa a maior parcela dos gastos nacionais com saúde nos Estados Unidos. Existem várias disposições no PPACA que incentivam a coordenação dos cuidados entre os provedores por meio do uso de residências médicas centradas no paciente e reembolsos básicos do provedor nos resultados do paciente, em oposição ao volume de atendimento prestado. Por meio dessas reformas, o PPACA visava reduzir o desperdício de recursos, como hospitalizações evitáveis. Pesquisas anteriores mostraram que o uso de internação, especificamente hospitalizações evitáveis, pode ser sensível a ganhos de cobertura e pode servir como um indicador de acesso à atenção primária. Assim, avaliar como a expansão do seguro sob o PPACA impactou a utilização geral de pacientes internados e a taxa de hospitalizações evitáveis ​​pode fornecer informações sobre o sucesso do PPACA na substituição de serviços de alto custo e desperdício por serviços de cuidados primários de baixo custo. Wherry et al, usando dados do National Health Interview Survey, determinaram uma associação positiva entre a expansão do PPACA Medicaid e a taxa de hospitalizações noturnas, enquanto Sommers et al, usando dados de uma pesquisa realizada em Arkansas, Kentucky e Texas, não encontraram associação significativa entre hospitalizações e expansão do Medicaid. Eles não detectaram nenhuma diferença na probabilidade de hospitalização durante a noite e método de expansão (Arkansas vs Kentucky). No entanto, seu estudo foi limitado por um pequeno tamanho de amostra e com base nos resultados de uma pesquisa. Além disso, devido à falta de dados administrativos, eles não conseguiram avaliar os resultados que poderiam ser mais sensíveis ao aumento do acesso à atenção primária, como hospitalizações evitáveis. Até onde sabemos, apenas um estudo conduzido até agora avaliou o impacto da expansão do Medicaid sob o PPACA na utilização geral de pacientes internados e nas taxas de hospitalização evitável. No entanto, seu estudo foi limitado à Califórnia, além disso, diferentes condados tiveram diferentes níveis de expansão, com alguns expandindo a cobertura até 133% FPL, alguns até 200% FPL e alguns abaixo de 100% FPL. Nenhum dos estudos até agora determinou o impacto dos diferentes métodos de expansão do Medicaid sob o PPACA nas taxas de todas as causas e hospitalizações evitáveis ​​usando dados administrativos. Um dos objetivos do PPACA era reduzir os custos de saúde, reduzindo o volume de atendimento prestado no ED. Certas medidas incorporadas no PPACA, como aumentar o número de segurados e, portanto, aumentar o acesso aos cuidados fora do DE e a integração da prestação de cuidados de saúde podem contribuir para reduzir a utilização do PS. Dois estudos avaliando o impacto da expansão do Medicaid no uso de DE também analisaram as taxas de condições sensíveis a cuidados ambulatoriais (ACSC), condições emergentes, mas tratáveis ​​em cuidados primários, e consultas de emergência não emergenciais. No entanto, um estudo foi limitado apenas ao estado de Maryland sem um estado de comparação que não expandiu o Medicaid e o outro foi limitado a apenas uma única rede de hospitais com fins lucrativos em 6 estados que expandiram o Medicaid e 14 que não expandiram. . Além disso, nenhum dos estudos avaliou como diferentes métodos de expansão do Medicaid sob as taxas de impacto do PPACA de uso geral e não emergente de DE. As disparidades raciais/étnicas em várias facetas dos cuidados de saúde, como cobertura de seguro e acesso geral aos cuidados de saúde, estão bem documentadas na literatura. Combinadas com as disposições de cobertura, reformas adicionais feitas pelo PPACA, como elevar o Centro Nacional de Saúde de Minorias e Disparidades de Saúde nos Institutos Nacionais de Saúde de um Centro para um Instituto completo, podem levar ao estreitamento dessas disparidades. Os estudos que avaliaram o impacto da expansão do Medicaid sob o PPACA nas disparidades no uso de pacientes internados ou no pronto-socorro basearam-se principalmente em dados autorrelatados que estão sujeitos a vieses cognitivos, de não resposta, de memória e outros. Além disso, medidas granulares de internação ou uso de pronto-socorro, como hospitalizações evitáveis ​​e visitas de pronto-socorro evitáveis, não podem ser obtidas com precisão a partir de dados autorrelatados. Nenhum dos estudos até agora determinou o impacto da expansão do Medicaid ou de diferentes métodos de expansão sob o PPACA nas disparidades nos tipos de internação ou utilização do departamento de emergência.

Pessoas com transtornos por uso de substâncias (SUD) têm custos de saúde significativamente mais altos, taxas mais altas de tentativas de suicídio e deficiências em comparação com a população em geral, representando assim um fardo para a sociedade em geral. Apesar disso, em 2012, quase 90% das pessoas com 12 anos ou mais que necessitaram de tratamento para SUDs não receberam tratamento adequado. A falta de seguro ou o seguro que não cobre os serviços de tratamento do SUD, levando à incapacidade do paciente de pagar por eles, são algumas das barreiras ao tratamento mais citadas. As expansões de cobertura sob o PPACA levaram quase 1,6 milhão de americanos que sofrem de SUDs nos estados de expansão do Medicaid a obter cobertura de seguro saúde. Além disso, de acordo com o PPACA, o tratamento SUD é um dos dez benefícios essenciais à saúde que todos os planos devem oferecer a partir de 2014. O PPACA também exige que todos os planos cumpram a Lei Federal de Paridade em Saúde Mental e Equidade em Dependência de 2008 (MHPAEA). De acordo com esta lei, todos os planos que oferecem benefícios de saúde mental e tratamento SUD aos seus beneficiários devem tornar os benefícios não mais restritivos do que os benefícios médicos. O PPACA exige todos os planos para cobrir triagem, intervenção breve e encaminhamento para tratamento (SBIRT) para SUDs. Juntamente com a obrigatoriedade do SBIRT, o PPACA também incentiva Organizações de Cuidados Responsáveis ​​e Residências Médicas Centradas no Paciente, que podem aumentar o atendimento coordenado para pacientes que sofrem de SUDs. Os esforços para aumentar a coordenação dos cuidados e incorporar o SBIRT para SUD na atenção primária podem se traduzir em um aumento no número de encaminhamentos de cuidados de saúde para tratamento de SUD que, historicamente, tem sido predominantemente por meio de agências de aplicação da lei. Apenas um estudo examinou o impacto das expansões de cobertura de 2014 na população adulta elegível (18 a 64 anos). Os autores usaram os dados da Pesquisa Nacional sobre Uso de Drogas e Saúde e encontraram um aumento significativo na utilização de tratamento de saúde mental sem nenhuma mudança significativa no tratamento de SUDs. No entanto, eles não fizeram comparações entre os estados que expandiram o Medicaid e os que não o fizeram. O estudo também não examinou as mudanças nas fontes de pagamento do tratamento SUD após a expansão do Medicaid.

Respostas de Arkansas, Kentucky e Flórida. O Arkansas foi o primeiro estado a garantir a aprovação de seu projeto de demonstração "Private Option" para implementar a expansão do Medicaid sob o PPACA. O Arkansas adotou uma estratégia de assistência premium, que envolvia o uso de fundos federais para fornecer seguro de saúde comercial individual para todas as novas pessoas elegíveis ao Medicaid, ganhando até 138% do FPL, colocando-as em um dos planos de saúde qualificados pelo governo federal. Em 9 de maio de 2013, o governador Beshear declarou que Kentucky prosseguiria com a expansão do Medicaid conforme proposto pelo PPACA. Kentucky decidiu realizar a expansão do Medicaid colocando as novas pessoas elegíveis neste programa Medicaid gerenciado pré-existente. Apesar da veemente oposição do estado ao PPACA, o governador Rick Scott expressou apoio a uma "expansão limitada do Medicaid" por meio de um plano de assistência gerenciada financiado pelo governo federal e administrado de forma privada. No entanto, a Flórida optou contra a expansão do Medicaid. Isso resultou em quase 764.000 indivíduos sem nenhuma opção de cobertura acessível em virtude de não serem elegíveis para cobertura do Medicaid ou subsídios do Marketplace.

A comparação da utilização de hospitais e salas de emergência entre esses três estados destacará o impacto que a expansão do Medicaid e as diferentes abordagens para a expansão do Medicaid podem ter na utilização dos serviços de saúde. Além disso, usando dados de nível nacional, comparando a mudança na taxa de internações de tratamento SUD após a expansão do Medicaid em estados que expandiram o Medicaid versus estados que não o fizeram, determinará o impacto da expansão do Medicaid na utilização do tratamento SUD.

Objetivos e Objetivos Específicos

1. Determinar o impacto da expansão do Medicaid e o tipo de expansão do Medicaid (compra de seguro comercial versus expansão do Medicaid tradicional) em todas as causas de utilização de pacientes internados e hospitalizações evitáveis ​​e se o efeito da expansão do Medicaid na utilização de pacientes internados difere por raça/etnia.

   1. Usando uma abordagem de diferenças nas diferenças, compararemos a taxa de hospitalizações por todas as causas e hospitalizações evitáveis ​​para adultos de 19 a 64 anos entre 2013 e 2014 nos dois estados que expandiram o Medicaid versus a Flórida. Uma análise de subgrupo comparando Arkansas e Kentucky revelará se diferentes abordagens de expansão influenciaram a utilização de pacientes internados.
   2. Usando uma abordagem de diferenças nas diferenças nas diferenças, determinaremos se o impacto da expansão do Medicaid na utilização de internação para adultos de 19 a 64 anos diferiu por grupos raciais/étnicos (hispânicos, brancos não hispânicos e negros não hispânicos) entre os três estados.

2. Determinar o impacto da expansão do Medicaid e o tipo de expansão do Medicaid na utilização de ED e no uso de ED não emergente e se o efeito da expansão do Medicaid na utilização de ED difere por raça/etnia.

   1. Usando uma abordagem de diferenças nas diferenças, compararemos a taxa de consultas de emergência e visitas de emergência não emergenciais para adultos de 19 a 64 anos entre 2013 e 2014 nos dois estados que expandiram o Medicaid versus a Flórida. Uma análise de subgrupo comparando Arkansas e Kentucky revelará se diferentes abordagens de expansão influenciaram a utilização de ED.
   2. Usando uma abordagem de diferenças nas diferenças nas diferenças, determinaremos se o impacto da expansão do Medicaid na utilização do departamento de emergência, para adultos de 19 a 64 anos, diferiu por subgrupos raciais/étnicos (hispânicos, brancos não hispânicos e negros não hispânicos) entre os três estados.

3. Determinar o impacto da expansão do Medicaid na taxa de internações de tratamento SUD em instalações que recebem algum apoio público.

   1. Usando uma abordagem de diferenças nas diferenças nas diferenças, compararemos a taxa de internações de tratamento SUD de 2010-2014 para pessoas de 18 a 54 anos versus aquelas de 12 a 17 anos nos estados que expandiram o Medicaid em 2014 versus estados que não expandiram o Medicaid em 2014 .
   2. Usando uma abordagem de diferenças nas diferenças nas diferenças, compararemos as mudanças nas fontes de pagamento para as internações de tratamento SUD de 2010-2014 para pessoas de 18 a 54 anos em comparação com as de 12 a 17 anos nos estados que expandiram o Medicaid em 2014 em relação aos estados que o fizeram não expandir Medicaid em 2014.
   3. Usando uma abordagem de diferenças em diferenças em diferenças, compararemos a taxa de encaminhamento de cuidados de saúde para as internações de tratamento SUD de 2010-2014 para pessoas de 18 a 54 anos versus aquelas de 12 a 17 anos nos estados que expandiram o Medicaid em 2014 versus estados que o fizeram não expandir Medicaid em 2014.

Métodos Impacto da opção privada, expansão tradicional do Medicaid e opção contra a expansão do Medicaid na utilização de pacientes internados: uma comparação de três estados em nossas medidas de utilização de pacientes internados. Determinaremos a mudança nas taxas de hospitalização evitável e por todas as causas de 2013 a 2014 e compararemos a mudança entre os estados com base na expansão/método de status de expansão. Os investigadores usarão uma diferença quasi-experimental transversal longitudinal na diferença no desenho do estudo da diferença para avaliar o impacto da expansão do Medicaid e do método de expansão nas disparidades raciais/étnicas em nossas medidas de utilização de pacientes internados. Os investigadores determinarão a mudança nas taxas de hospitalização evitável e por todas as causas de 2013 a 2014 para cada raça/etnia e compararão a mudança entre os estados com base na expansão/método de status de expansão.

Data CDC - Wonder Bridged-Race Population Estimates O centro nacional de estatísticas de saúde (NCHS) combina 31 categorias raciais usadas no Censo em quatro categorias raciais: asiático ou ilhéu do Pacífico, negro ou afro-americano, índio americano ou nativo do Alasca, branco e fornece idade, gênero e etnia (hispânica/não-hispânica) contagens específicas da população para cada condado dos Estados Unidos. Esses arquivos estão disponíveis para uso público no site CDC Wonder. Usaremos esses arquivos para obter as contagens populacionais totais que servirão como denominadores para nossas métricas de utilização para cada condado de Arkansas, Flórida e Kentucky em 2013 e 2014.

HCUP SID Para nossas medidas de utilização de pacientes internados, os investigadores adquirirão o banco de dados estadual de pacientes internados (SID) do Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP) de Arkansas, Kentucky e Flórida, respectivamente. Os SIDs capturam os registros de altas hospitalares de um determinado estado para um determinado ano e os contêm em um formato uniforme para permitir comparações entre estados. A unidade de análise no conjunto de dados é uma alta hospitalar. Além das informações de cada internação, como tempo de internação, cobranças, datas de admissão e alta, os SIDs também contêm informações clínicas, como o diagnóstico registrado e os procedimentos realizados durante cada internação e dados demográficos do paciente internado, como data de nascimento, CEP do residência, gênero, raça, etnia, tipo de pagador, etc.

Análise Os investigadores descreverão as taxas de resultados para cada trimestre do estado e determinarão se há alguma mudança nas tendências entre 2013 e 2014 ou se há uma mudança imediata entre 2013 e 2014 usando análise de séries temporais interrompidas. Os investigadores irão calcular as taxas brutas de todas as causas e hospitalização evitável para cada estado para cada ano. Usando a população dos EUA de 2014 como população de referência, realizaremos a padronização direta para calcular as taxas ajustadas por idade e sexo de todas as causas e hospitalizações evitáveis ​​para cada estado para cada ano. Os investigadores também realizarão padronização direta para subgrupos de raça/etnia. Em seguida, realizaremos uma análise de regressão multivariada para estimar a mudança excessiva na utilização de pacientes internados devido à expansão do Medicaid. Os investigadores usarão uma distribuição de Poisson para nossas variáveis ​​de resultado. A população em risco será a contagem total da população de cada coorte obtida a partir dos dados do NCHS. Os erros padrão serão agrupados no nível da região de gerenciamento de emergência para contabilizar o aninhamento de cada coorte dentro de uma região de gerenciamento de emergência. O modelo incluirá efeitos fixos no nível da região de gerenciamento de emergência, para contabilizar fatores invariantes no tempo no nível da região de gerenciamento de emergência, dummies para faixa etária, gênero, raça/etnia e ano. Os investigadores criarão indicadores para o período (2013 e 2014) e o status de expansão (Medicaid expandido ou não). Os investigadores irão interagir o indicador de período com o indicador de status de expansão para determinar a mudança excessiva nas medidas de resultado para os estados que expandiram o Medicaid (AR e KY) versus o estado que não expandiu o Medicaid em 2014 (FL). A mesma especificação de modelo será usada para determinar o impacto do método de expansão do Medicaid nas taxas de todas as causas e hospitalizações evitáveis. Para esta análise, os investigadores irão comparar os dados de 2013 e 2014 de Arkansas e Kentucky. Para avaliar se o impacto da expansão do Medicaid em nossas medidas de resultado diferiu por grupos raciais/étnicos nos três estados, usaremos uma diferença multivariada no modelo de diferença em diferença. Os dados serão restritos a coortes de brancos não hispânicos, hispânicos e negros não hispânicos. Além dos termos dos modelos anteriores, incluiremos interações entre raça/etnia e indicadores de estado para controlar disparidades de linha de base no resultado nos estados e interações entre raça/etnia e tempo para controlar tendências longitudinais em disparidades gerais. Os indicadores para negros não hispânicos e hispânicos serão interagidos com indicadores de período e indicadores de estado. Os coeficientes dessas interações nos fornecerão a mudança excessiva nas medidas de resultado entre hispânicos versus brancos não hispânicos e negros não hispânicos versus brancos não hispânicos em estados que expandiram o Medicaid (AR e KY) versus estados que não expandiram o Medicaid em 2014 (Referente = FL).

Análise de sensibilidade Os investigadores usarão uma distribuição binomial negativa para nossas medidas de resultados no lugar de uma distribuição de Poisson. Na segunda análise de sensibilidade, para nossa medida de hospitalizações por todas as causas, os investigadores irão excluir todas as altas maternas. Em uma terceira análise de sensibilidade, os investigadores incluirão apenas hospitalizações para adultos de 27 a 64 anos para excluir todos os jovens adultos que possam ter experimentado ganhos de cobertura antes de 2014 devido ao "mandato de jovens adultos". Em uma quarta análise de sensibilidade, os investigadores incluirão apenas as hospitalizações ocorridas em hospitais comunitários. Em uma quinta análise de sensibilidade, os investigadores agruparão os grupos raciais/étnicos e definirão cada coorte com base no ano, estado, região de gerenciamento de emergência, faixa etária e sexo. Os investigadores farão isso para incorporar essas admissões na contagem das medidas de resultado em que a raça/etnia do paciente está ausente. Sexto, em vez de agrupar os dados anualmente, os investigadores irão agrupá-los por trimestre e realizar uma análise de regressão segmentada. Por fim, os investigadores calcularão todas as variáveis ​​de resultado como taxas por 10.000 pessoas e usarão a análise de regressão de mínimos quadrados ordinários ponderados para determinar se nossas interpretações mudam.

Impacto da opção privada, expansão tradicional do Medicaid e opção contra a expansão do Medicaid na utilização do departamento de emergência: uma comparação de três estados sobre as medidas de internação. Os investigadores determinarão a mudança nas taxas gerais e nos tipos de atendimentos de emergência de 2013 a 2014 e compararão a mudança entre os estados com base na expansão/método de status de expansão. Os investigadores usarão uma diferença quasi-experimental transversal longitudinal na diferença no desenho do estudo da diferença para avaliar o impacto da expansão do Medicaid e do método de expansão nas disparidades raciais/étnicas em nossas medidas de utilização do pronto-socorro. Os investigadores determinarão a mudança nas taxas gerais e nos tipos de atendimentos de emergência de 2013 a 2014 para cada raça/etnia e compararão a mudança entre os estados com base na expansão/método de status de expansão.

Dados CDC - Estimativas Populacionais Wonder Bridged-Race HCUP SEDD Para nossas medidas de resultado, os investigadores adquirirão o Banco de Dados do Departamento de Emergência do Estado (SEDD) do Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP) para Arkansas, Kentucky e Flórida, respectivamente. Os SEDDs capturam todas as visitas de ED para o ano específico que ocorrem em EDs afiliados a hospitais e que não resultam em hospitalizações. Além das informações sobre cada consulta de emergência, como cobranças e datas de internação, os SEDDs também contêm informações clínicas, como o diagnóstico registrado e os procedimentos realizados durante cada visita e dados demográficos do paciente, como data de nascimento, CEP de residência, sexo, raça , etnia, tipo de pagador, etc.

Medidas de resultado

1. visita ED.

2. Tipo de visita de emergência:

   1. Evitável/Evitável.
   2. Emergente. Estrutura de dados analíticos Semelhante ao objetivo anterior, a única diferença seria em termos de resultados. Análise Semelhante ao objetivo anterior, a única diferença seria em termos de resultados. Análise de sensibilidade Os investigadores usarão uma distribuição binomial negativa para nossas medidas de resultados no lugar de uma distribuição de Poisson. Em uma segunda análise de sensibilidade, incluiremos consultas de emergência para adultos de 27 a 64 anos para excluir todos os jovens adultos que possam ter experimentado ganhos de cobertura antes de 2014 devido ao "mandato de jovens adultos". Em uma terceira análise de sensibilidade, os investigadores mudarão nossa definição de visitas evitáveis ​​e visitas de emergência. Os investigadores definirão uma visita evitável como qualquer visita cuja probabilidade de ser evitável é ≥ 0,5 e qualquer visita cuja probabilidade de ser emergente é ≥ 0,5 será definida como tal. Em uma quarta análise de sensibilidade, os investigadores incluirão apenas as visitas de emergência realizadas em hospitais comunitários. Em uma quinta análise de sensibilidade, agruparemos os grupos raciais/étnicos e definiremos cada coorte com base no ano, estado, região de gerenciamento de emergência, faixa etária e sexo. Os investigadores farão isso para incorporar essas visitas ao pronto-socorro na contagem das medidas de resultado em que a raça/etnia do paciente está ausente. Sexto, em vez de agrupar os dados anualmente, vamos agrupá-los por trimestre e realizar uma análise de série temporal interrompida. Em sétimo lugar, a probabilidade de uma consulta de emergência ser evitável será definida como a soma da probabilidade de uma visita de emergência ser não emergencial e emergencial, mas tratável na atenção primária, e a probabilidade de uma visita de emergência ser emergente será definida como a soma da probabilidade de uma visita de emergência ser emergencial e Cuidados de emergência necessários. Por fim, os investigadores calcularão todas as variáveis ​​de resultado como taxas por 10.000 pessoas e usarão a análise de regressão de mínimos quadrados ordinários ponderados para determinar se nossas interpretações mudam.

Impacto inicial da expansão do Medicaid no tratamento do abuso de substâncias no setor público: evidências do Affordable Care Act Usaremos uma diferença quasi-experimental transversal longitudinal na diferença no desenho do estudo da diferença. Determinaremos as mudanças nas taxas de internações em instalações de tratamento SUD, mudanças nas fontes de pagamento e mudanças na taxa de encaminhamentos para cuidados de saúde de 2010 a 2014 para pessoas de 18 a 54 anos versus 12 a 17 anos e compararemos as mudanças entre eles com base sobre o status de expansão do Medicaid dos estados.

Conjunto de dados de episódios de tratamento de dados - Admissões (TEDS-A) TEDS-A é um banco de dados administrativo nacional de admissões em instalações especializadas de tratamento de SUD. Consiste em instalações que recebem alguma fonte pública de financiamento para fornecer tratamento de SUD. Alguns dos estados coletam dados apenas sobre admissões financiadas pelo governo, enquanto outros também coletam admissões com financiamento privado de instituições que recebem algum financiamento público. O TEDS-A inclui dados demográficos do paciente, incluindo faixa etária, gênero, raça/etnia, estado de residência, abuso de substâncias, tipo de instalação, fonte de pagamento para a admissão em um subgrupo de estados e fonte de encaminhamento para o tratamento. Abrange quase 80% das admissões de tratamento SUD nos EUA.

Pesquisa de População Atual (CPS) A CPS relata informações mensais sobre dados demográficos da população, incluindo idade, raça/etnia, gênero, estado de residência, etc. Usaremos esses dados para obter informações sobre a contagem total da população para nossas coortes desenvolvidas com base na faixa etária (12-14, 15-17, 18-29, 30-39, 40-54), gênero, raça/etnia (brancos não hispânicos, hispânicos, negros não hispânicos, outros), estado e ano e covariáveis ​​estaduais. Os investigadores excluirão New Hampshire e Michigan de nossos dados para evitar ambiguidade, uma vez que esses estados se expandiram no final de 2014. Para avaliar o impacto da expansão do Medicaid nas mudanças na fonte de pagamento para internações SUD, os investigadores incluirão apenas os estados que fornecem informações do pagador principal nos arquivos TEDS para pelo menos 85% das internações em cada um dos anos.

Medidas de resultado

1. Admissões de tratamento.

2. Fonte de pagamento

   1. Admissões para tratamento com financiamento privado.
   2. Admissões de tratamento financiadas pelo Medicaid.
   3. Admissões para tratamento autofinanciadas.
   4. Admissões de tratamento que são gratuitas/ ou financiadas por outras fontes governamentais.
3. Admissões de tratamento por meio de uma fonte de referência de assistência médica Estrutura de dados analíticos Vamos somar todas as medidas de resultado dos dados TEDS-A por estado, ano, idade, sexo e raça/etnia. Os investigadores cobrirão os dados CPS e os arquivos TEDS de nível agregado. Os investigadores reunirão as informações de covariáveis ​​dos dados do CPS no nível do ano estadual, o que nos dará nosso conjunto de dados analítico final para avaliar o impacto da expansão do Medicaid no tratamento do SUD em instalações com financiamento público.

Análise Os investigadores irão comparar os dados demográficos das admissões e covariáveis ​​entre os estados que expandiram o Medicaid versus os estados que não expandiram o Medicaid para cada ano do período do estudo. Os investigadores realizarão testes t/qui-quadrado para determinar diferenças significativas para variáveis ​​contínuas e categóricas, respectivamente. Os investigadores irão resumir todas as medidas de resultado para cada estado e plotá-las ano a ano em gráficos separados para examinar visualmente as tendências. Os investigadores realizarão uma análise de regressão multivariada para estimar a mudança excessiva em nossas medidas de resultados atribuíveis à expansão do Medicaid. Os investigadores usarão uma distribuição de Poisson para variáveis ​​de resultado. A população em risco será a contagem da população de cada coorte. O modelo incluirá efeitos fixos em nível de estado, para contabilizar fatores de nível de estado invariantes no tempo, e dummies para faixa etária, sexo, indicador de período (pré-expansão vs pós-expansão), raça/etnia, covariáveis ​​em nível de ano-estado (marital status, nível educacional e proporção de desempregados) e políticas estaduais que variam no tempo (por exemplo, legalização da maconha medicinal). Os investigadores criarão indicadores para o período antes e depois da expansão do Medicaid (2014 e 2010-2013) e status de expansão do estado (Medicaid expandido ou não) e um indicador para o grupo de tratamento (12-17 vs 18-54). Os investigadores irão interagir o indicador de período com o indicador de status de expansão para controlar a tendência geral no resultado em estados que expandiram versus estados que não expandiram. Os investigadores interagirão o indicador de tratamento com o indicador de período para controlar a tendência geral no resultado entre o grupo de tratamento (18-54 anos) versus o grupo sem tratamento (12-17 anos). Os investigadores também controlarão as diferenças basais no resultado entre o grupo de tratamento (18-54 anos de idade) versus o grupo sem tratamento (12-17 anos de idade) em estados que se expandiram versus estados que não se expandiram, interagindo o status de expansão com o grupo de tratamento indicador. O modelo incluirá uma diferença na diferença no indicador de diferença para avaliar o efeito da Expansão do Medicaid na medida de resultado entre o grupo de tratamento (18-54 anos) versus o grupo sem tratamento (12-17 anos). A diferença na diferença no indicador de diferença será especificada pela interação dos indicadores de expansão, tratamento e período.

Análise de Sensibilidade Os investigadores realizarão uma série de análises de sensibilidade para testar a robustez do nosso modelo e os critérios de seleção do sujeito do estudo. Primeiro, os investigadores usarão uma distribuição binomial negativa para as contagens de resultados em vez da distribuição de Poisson. Em segundo lugar, os investigadores excluirão pessoas de 18 a 29 anos para eliminar a população que teve um aumento no acesso a seguros em 2010 devido ao "mandato de jovens adultos". A faixa etária que foi impactada pelo mandato foi de 18 a 26 anos. No entanto, devido à disponibilidade de faixas etárias nos dados TEDS-A (18-20, 21-25 e 26-29), os investigadores decidiram incluir toda a faixa etária de 18-29 anos. Em terceiro lugar, de acordo com a literatura anterior. Os investigadores excluirão as internações apenas para desintoxicação, uma vez que são consideradas precursoras de tratamentos, e não do próprio tratamento. Em quarto lugar, os investigadores determinarão o impacto da expansão do Medicaid apenas na taxa de admissão pela primeira vez. Finalmente, os investigadores conduzirão uma regressão de mínimos quadrados ponderada para cada uma de nossas medidas de resultado. Aqui os pesos serão as contagens populacionais para cada coorte. Os resultados serão os seguintes: a. taxa de internações para tratamento, internações com financiamento privado, internações financiadas pelo Medicaid, internações autofinanciadas, internações pagas por instituições de caridade ou outras organizações governamentais, admissões por meio de encaminhamentos de assistência médica por 10.000 pessoas.

Limitações Os estudos propostos sobre o impacto da expansão do Medicaid na internação e na utilização do pronto-socorro têm várias limitações. Os investigadores analisam dados de apenas três estados, portanto, nossas descobertas podem não ser generalizáveis ​​para outros estados dos EUA. Embora a Flórida seja um estado do sul, é significativamente diferente em termos de composição demográfica de Arkansas e Kentucky. No entanto, como a taxa de não segurados nos três estados era semelhante antes da expansão do Medicaid, acreditamos que isso serviria como um controle razoável. Além disso, os investigadores não têm acesso a dados de outros estados do sul que não expandiram o Medicaid em 2014 e que poderiam ser melhores controles, como Texas, Tennessee, Mississippi, Louisiana ou Geórgia. Os investigadores têm acesso a apenas um ano de dados pós-reforma. Os investigadores podem não ser capazes de capturar o impacto total da reforma do sistema de saúde. Como os investigadores têm apenas um ano de dados pré-reforma, talvez não sejamos capazes de explicar totalmente as diferenças nas tendências dos resultados pré-reforma em nossos três estados. Nosso terceiro estudo também está sujeito a limitações. Os dados TEDS-A não incluem todos os centros de tratamento de abuso de substâncias. Assim, os investigadores podem perder algumas das admissões. Nossas descobertas podem ser tendenciosas ao mostrar taxas mais altas de admissões em estados com maior financiamento público em virtude de contribuírem com mais dados. Além disso, como o financiamento pode flutuar anualmente, os investigadores não podem determinar se as mudanças nas taxas de tratamento são uma função das flutuações nos relatórios ou devido à expansão do Medicaid. Os investigadores atenuam essa limitação até certo ponto, incluindo a faixa etária de 12 a 17 anos como um grupo de controle que não será afetado pela expansão do Medicaid, mas se houver mudanças nas taxas de notificação para os estados. 17 anos como em 18-54 anos. Nem todos os estados fornecem informações sobre a fonte de financiamento, limitando assim a generalização de nossas descobertas sobre as mudanças na fonte de pagamento. No entanto, pesquisas anteriores não mostraram diferenças entre os estados que fornecem dados sobre fontes de financiamento e os que não fornecem.