Inverkan av Medicaid-expansion på sjukvårdsanvändning

Bakgrund The Patient Protection and Affordable Care Act (PPACA) undertecknades i lag av president Obama den 23 mars 2010. Två av de mest omtvistade klausulerna under PPACA var att straffa alla personer som saknade försäkring efter den 1 januari 2014 och utvidgning av Medicaid-försäkringen till alla vuxna med inkomster på eller under 138 % av den federala fattigdomsnivån. Lagens konstitutionalitet kom under granskning och ledde till fallet "National Federation of Independent Businesses vs Sebelius" där Högsta domstolen upprätthöll de flesta av bestämmelserna i PPACA men beslutade att ge stater möjlighet att inte utöka Medicaid och samtidigt behålla deras federala finansiering för programmet. Detta beslut i högsta domstolen resulterade i att Medicaid-expansion blev valfri för stater. Från och med den 1 januari 2014 valde 24 delstater och District of Columbia att utöka Medicaid-täckningen enligt PPACA-kraven. Denna variation i Medicaids expansion gav naturliga experiment för att undersöka effekten av expansionsbeslut.

Slutenvård står för den största andelen av de nationella hälsovårdsutgifterna i USA. Det finns flera bestämmelser i PPACA som uppmuntrar samordning av vård mellan vårdgivare genom användning av patientcentrerade vårdhem och basleverantörsersättningar på patientresultat i motsats till volymen av vård som levereras. Genom sådana reformer syftade PPACA till att minska slösaktig användning av resurser, såsom sjukhusvistelser som kan förebyggas. Tidigare forskning har visat att slutenvård, särskilt förebyggbara sjukhusinläggningar, kan vara känsliga för täckningsvinster och kan fungera som en indikator på tillgång till primärvård. Att bedöma hur försäkringsexpansion under PPACA har påverkat den totala användningen av slutenvård och antalet sjukhusinläggningar som kan förebyggas kan ge insikter om hur framgångsrik PPACA har varit när det gäller att ersätta slösaktiga tjänster av hög kostnad med billigare primärvårdstjänster. Wherry et al, med hjälp av data från National Health Interview Survey, fastställde ett positivt samband mellan PPACA Medicaid-expansionen och antalet inläggningar över natten, medan Sommers et al, med hjälp av data från en undersökning i Arkansas, Kentucky och Texas inte fann något signifikant samband mellan övernattning sjukhusvistelser och Medicaid Expansion. De upptäckte inga skillnader i sannolikhet för sjukhusvistelse över natten och metod för expansion (Arkansas vs Kentucky). Deras studie var dock begränsad av ett litet urval och baserad på resultat från en undersökning. På grund av brist på administrativa data kunde de dessutom inte bedöma resultat som kan vara mer känsliga för ökad tillgång till primärvård, såsom sjukhusinläggningar som kan förebyggas. Så vitt vi vet har endast en studie genomförd hittills bedömt effekten av Medicaid-expansion under PPACA på den totala användningen av slutenvård och antalet sjukhusvistelser som kan förebyggas. Deras studie var dock begränsad till Kalifornien, dessutom hade olika län olika nivåer av expansioner, med en viss utökad täckning upp till 133 % FPL, vissa upp till 200 % FPL och vissa var under 100 % FPL. Ingen av studierna hittills har bestämt effekten av olika metoder för Medicaid-expansion under PPACA på antalet sjukhusinläggningar av alla orsaker och som kan förebyggas med hjälp av administrativa data. Ett av målen med PPACA var att minska sjukvårdskostnaderna genom att minska volymen av vård som levereras på ED. Vissa åtgärder som ingår i PPACA, såsom att öka antalet försäkrade personer och därmed öka tillgången till vård utanför akutmottagningen och integrering av sjukvård, kan bidra till att minska användningen av akutmottagningen. Två studier som utvärderade effekten av Medicaid-expansion på ED-användning analyserade också frekvensen av ambulatoriska vårdkänsliga tillstånd (ACSC), emergent men primärvårdsbehandlingsbara tillstånd och icke-emergent ED-besök. Den ena studien var dock begränsad till att endast staten Maryland saknade en jämförelsestat som inte expanderade Medicaid och den andra begränsades till endast en enda vinstdrivande investerarägd kedja av sjukhus i 6 stater som utökade Medicaid och 14 som inte gjorde det . Dessutom har ingen av studierna bedömt hur olika metoder för Medicaid-expansion under PPACA-effekten av total och icke-emergent ED-användning. Ras/etniska skillnader i olika aspekter av hälso- och sjukvård, såsom försäkringsskydd och allmän tillgång till hälso- och sjukvård, är väldokumenterade i litteraturen. I kombination med täckningsbestämmelserna kan ytterligare reformer som gjorts av PPACA, såsom att höja det nationella centret för minoritetshälsa och hälsoskillnader vid National Institutes of Health från ett center till ett fullständigt institut, leda till att dessa skillnader minskar. Studierna som har bedömt effekten av Medicaid-expansion under PPACA på skillnader i slutenvård eller ED-användning har i första hand förlitat sig på självrapporterade data som är föremål för kognitiva, uteblivna svar, återkallande och andra fördomar. Dessutom kan granulära åtgärder för användning på slutenvård eller akutmottagning, såsom sjukhusinläggningar som kan förebyggas och besök på akutmottagningen, inte erhållas korrekt från självrapporterade data. Ingen av studierna hittills har bestämt effekten av Medicaid-expansion eller olika metoders expansion under PPACA på skillnader i typer av slutenvård eller akutmottagning.

Personer med missbruksstörningar (SUD) har betydligt högre sjukvårdskostnader, högre frekvens av självmordsförsök och funktionshinder jämfört med den allmänna befolkningen, vilket utgör en börda för samhället totalt sett. Trots detta fick nästan 90 % av de personer i åldern 12 och äldre som behövde behandling för SUD under 2012 inte adekvat behandling. Bristen på försäkring eller försäkring som inte täcker SUD-behandlingstjänster som leder till att patienten inte kan betala för dem är några av de vanligaste hindren för behandling. Täckningsexpansionerna under PPACA har lett till att nästan 1,6 miljoner amerikaner lider av SUD i Medicaids expansionsstater har fått sjukförsäkringsskydd. Vidare, enligt PPACA, är SUD-behandling en av de tio väsentliga hälsofördelarna som alla planer måste erbjuda från och med 2014. PPACA kräver också att alla planer följer den federala lagen om mental hälsa och jämlikhet mot missbruk från 2008 (MHPAEA). Enligt denna lag måste alla planer som erbjuder förmåner för mental hälsa och SUD-behandling till sina förmånstagare göra förmånerna inte mer restriktiva än medicinska förmåner. PPACA mandat alla planer för att täcka screening, kort intervention och remiss till behandling (SBIRT) för SUDs. Tillsammans med mandat till SBIRT uppmuntrar PPACA också ansvariga vårdorganisationer och patientcentrerade medicinska hem som kan öka den samordnade vården för patienter som lider av SUD. Ansträngningarna för att öka vårdsamordningen och införliva SBIRT för SUD i primärvården kan leda till ett ökat antal vårdhänvisningar för SUD-behandling som historiskt sett till övervägande del har skett genom brottsbekämpande myndigheter. Endast en studie har undersökt effekten av 2014 års utvidgning av täckningen på den berättigade vuxna befolkningen (18-64 åringar). Författarna använde data från National Survey on Drug Use and Health och fann en signifikant ökning av användningen av behandlingar för mental hälsa utan några betydande förändringar i behandlingen av SUD. De gjorde dock inga jämförelser mellan stater som utökade Medicaid jämfört med stater som inte gjorde det. Studien undersökte inte heller förändringar i betalningskällor för SUD-behandlingen efter Medicaids expansion.

Arkansas, Kentucky och Florida svar. Arkansas var den första staten att säkra ett godkännande för sitt "Private Option" demonstrationsprojekt för att implementera Medicaid-expansionen under PPACA. Arkansas antog en premieassistansstrategi, som innebar att man använde federala medel för att tillhandahålla individuell kommersiell sjukförsäkring för alla nyligen berättigade Medicaid-personer som tjänar upp till 138 % av FPL genom att placera dem i en av de federalt kvalificerade hälsoplanerna. Den 9 maj 2013 förklarade guvernör Beshear att Kentucky skulle gå vidare med Medicaid-expansion som föreslagits under PPACA. Kentucky bestämde sig för att genomföra Medicaid-expansionen genom att placera de nyligen kvalificerade personerna i detta redan existerande hanterade Medicaid-program. Trots statens kraftiga motstånd mot PPACA uttryckte guvernör Rick Scott stöd för en "begränsad Medicaid-expansion" genom en federalt finansierad och privat administrerad vårdplan. Florida valde dock emot Medicaid-expansionen. Detta resulterade i att nästan 764 000 individer inte hade några överkomliga täckningsalternativ på grund av att de inte var berättigade till Medicaid-täckning eller Marketplace-subventioner.

Att jämföra användningen av slutenvård och akutmottagning mellan dessa tre stater kommer att belysa vilken effekt Medicaid-expansionen och olika tillvägagångssätt för Medicaid-expansion kan ha på sjukvårdsanvändningen. Vidare, med hjälp av data på nationell nivå, kommer en jämförelse av förändringen i andelen SUD-behandlingsantagningar efter Medicaid-expansion i stater som utökade Medicaid jämfört med stater som inte gjorde det att avgöra effekten av Medicaid-expansion på SUD-behandlingsanvändning.

Mål och specifika mål

1. För att fastställa effekten av Medicaid-expansion och typ av Medicaid-expansion (köp kommersiell försäkring kontra traditionell Medicaid-expansion) på alla orsaker till användning av slutenvård och förebyggbara sjukhusinläggningar och om effekten av Medicaid-expansion på användning av slutenvård skiljer sig åt beroende på ras/etnicitet.

   1. Med hjälp av en metod för skillnader i skillnader kommer vi att jämföra antalet sjukhusinläggningar av alla orsaker och sjukhusinläggningar som kan förebyggas för vuxna i åldern 19-64 mellan 2013 och 2014 i de två stater som utökade Medicaid vs Florida. En undergruppsanalys som jämför Arkansas och Kentucky kommer att avslöja om olika tillvägagångssätt för expansion påverkade användningen av slutenvården.
   2. Med hjälp av ett tillvägagångssätt för skillnader i skillnader i skillnader kommer vi att avgöra om effekten av Medicaid-expansion på användningen av slutenvård för vuxna i åldern 19-64 skilde sig åt mellan ras/etniska grupper (latinamerikaner, icke-spansktalande vita och icke-spansktalande svarta) mellan de tre staterna.

2. För att fastställa effekten av Medicaid-expansion och typen av Medicaid-expansion på ED-användning och icke-emergent ED-användning och om effekten av Medicaid-expansion på ED-användning skiljer sig åt beroende på ras/etnicitet.

   1. Med hjälp av en skillnad i skillnader kommer vi att jämföra antalet akuta akutbesök och icke-uppkommande akuta akutbesök för vuxna i åldern 19-64 mellan 2013 och 2014 i de två stater som utökade Medicaid vs Florida. En undergruppsanalys som jämför Arkansas och Kentucky kommer att avslöja om olika tillvägagångssätt för expansion påverkade ED-användningen.
   2. Med hjälp av ett tillvägagångssätt för skillnader i skillnader i skillnader kommer vi att avgöra om effekten av Medicaid-expansion på användningen av akutmottagningar, för vuxna i åldern 19-64, skilde sig åt efter ras/etniska undergrupper (latinamerikaner, icke-spansktalande vita och icke-spansktalande svarta) mellan de tre staterna.

3. För att fastställa effekten av Medicaid-expansionen på antalet intagna SUD-behandlingar i anläggningar som får visst offentligt stöd.

   1. Med hjälp av ett tillvägagångssätt för skillnader i skillnader i skillnader kommer vi att jämföra andelen SUD-behandlingsinläggningar från 2010-2014 för personer i åldern 18-54 jämfört med de i åldern 12-17 i de stater som utökade Medicaid 2014 jämfört med stater som inte utökade Medicaid 2014 .
   2. Med hjälp av ett tillvägagångssätt för skillnader i skillnader i skillnader kommer vi att jämföra förändringarna i betalningskällor för SUD-behandlingsinläggningar från 2010-2014 för personer i åldern 18-54 jämfört med de i åldern 12-17 i de stater som utökade Medicaid 2014 jämfört med stater som gjorde det inte utöka Medicaid 2014.
   3. Med hjälp av ett tillvägagångssätt för skillnader i skillnader i skillnader kommer vi att jämföra frekvensen av vårdhänvisningar för SUD-behandlingsinläggningar från 2010-2014 för personer i åldern 18-54 jämfört med de i åldern 12-17 i de stater som utökade Medicaid 2014 jämfört med stater som gjorde det. inte utöka Medicaid 2014.

Metoder Effekten av privat val, traditionell Medicaid-expansion och val mot Medicaid-expansion på slutenvårdsanvändning: En jämförelse med tre stater Utredarna kommer att använda en longitudinell tvärsnitts kvasi-experimentell skillnad i skillnadsstudiedesign för att bedöma effekten av Medicaid-expansion och expansionsmetod på våra slutenvårdsutnyttjandeåtgärder. Vi kommer att bestämma förändringen i frekvensen av alla orsaker och förebyggbara sjukhusvistelser från 2013 - 2014 och kontrastera förändringen mellan stater baserat på expansion/metod för expansionsstatus. Utredarna kommer att använda en longitudinell tvärsnitts kvasi-experimentell skillnad i skillnad i skillnad studiedesign för att bedöma effekten av Medicaid expansion och metod för expansion på ras/etniska skillnader på våra slutenvårdsutnyttjande åtgärder. Utredarna kommer att bestämma förändringen i frekvensen av alla orsaker och förebyggbara sjukhusvistelser från 2013 - 2014 för varje ras/etnicitet och kontrastera förändringen mellan stater baserat på expansion/metod för expansionsstatus.

Data CDC - Wonder Bridged-Race Population Estimates Det nationella centret för hälsostatistik (NCHS) kombinerar 31 raskategorier som används i folkräkningen till fyra raskategorier: Asian eller Pacific Islander, Black eller African American, American Indian eller Alaska Native, White och tillhandahåller ålder, kön och etnicitet (spansktalande/icke-spansktalande) specifika befolkningsantal för varje län i USA. Dessa filer är tillgängliga för allmänt bruk på CDC Wonders webbplats. Vi kommer att använda dessa filer för att erhålla den totala befolkningsantal som kommer att fungera som nämnare för våra användningsmått för varje län i Arkansas, Florida och Kentucky för 2013 och 2014.

HCUP SID För våra åtgärder för användning av slutenvård kommer utredarna att förvärva Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP) State Inpatient Database (SID) från Arkansas, Kentucky respektive Florida. SID:erna fångar den särskilda statens sjukhusutskrivningar för slutenvård för det givna året och innehåller dem i ett enhetligt format för att möjliggöra jämförelser mellan stater. Analysenheten i datamängden är en sjukhusutskrivning. Utöver information om varje sjukhusvistelse såsom vistelsens längd, avgifter, inläggnings- och utskrivningsdatum, innehåller SID:erna även klinisk information såsom den registrerade diagnosen och procedurer som utförts under varje sjukhusvistelse och demografi för den inlagda patienten såsom födelsedatum, postnummer för hemvist, kön, ras, etnicitet, betalartyp etc.

Analys Utredarna kommer att avbilda resultaten för varje delstat per kvartal och avgöra om det finns någon förändring i trender mellan 2013 och 2014 eller om det finns en omedelbar förändring mellan 2013 och 2014 genom att använda avbruten tidsserieanalys. Utredarna kommer att beräkna de råa siffrorna för sjukhusvistelse av alla orsaker och som kan förebyggas för varje stat för varje år. Med hjälp av USA:s befolkning från 2014 som referenspopulation kommer vi att utföra direkt standardisering för att beräkna ålders- och könsjusterade frekvenser av alla orsaker och förebyggbara sjukhusinläggningar för varje stat för varje år. Utredarna kommer också att utföra direkt standardisering för ras/etnicitetsundergrupper. Därefter kommer vi att utföra multivariat regressionsanalys för att uppskatta den överskjutande förändringen i användningen av slutenvård på grund av Medicaids expansion. Utredarna kommer att använda en Poisson-fördelning för våra utfallsvariabler. Riskpopulationen kommer att vara det totala populationsantalet för varje kohort som erhållits från NCHS-data. Standardfel kommer att klustras på nivån för nödhanteringsregionen för att ta hänsyn till häckningen av varje kohort inom en nödhanteringsregion. Modellen kommer att inkludera fasta effekter på krishanteringsregionnivå, för att ta hänsyn till tidsinvarierande faktorer på akuthanteringsregionnivå, dummies för åldersgrupp, kön ras/etnicitet och år. Utredarna kommer att skapa indikatorer för period (2013 och 2014) och expansionsstatus (expanderat Medicaid eller inte). Utredarna kommer att interagera periodindikator med expansionsstatusindikator för att bestämma överskottsändringen i resultatmåtten för stater som utökade Medicaid (AR och KY) jämfört med stat som inte expanderade Medicaid 2014 (FL). Samma modellspecifikation kommer att användas för att bestämma effekten av metoden för Medicaid-expansion på antalet sjukhusinläggningar av alla orsaker och som kan förebyggas. För denna analys kommer utredarna att jämföra 2013 och 2014 års data från Arkansas och Kentucky. För att bedöma om effekten av Medicaid-expansion på våra resultatmått skilde sig åt beroende på ras/etniska grupper i de tre staterna kommer vi att använda en multivariat skillnad i skillnad i skillnadsmodell. Uppgifterna kommer att vara begränsade till icke-spansktalande vita, latinamerikanska och icke-spansktalande svarta kohorter. Utöver termerna i de tidigare modellerna kommer vi att inkludera interaktioner mellan ras/etnicitet och tillståndsindikatorer för att kontrollera baslinjeskillnader i resultatet i delstaterna och interaktioner mellan ras/etnicitet och tid att kontrollera för longitudinella trender i skillnader övergripande. Indikatorerna för icke-spansktalande svarta och latinamerikaner kommer att interageras med periodindikatorer och statliga indikatorer. Koefficienterna för dessa interaktioner kommer att ge oss den överdrivna förändringen i resultatmåtten mellan latinamerikanska vs icke-spansktalande vita och icke-spansktalande svarta vs icke-spansktalande vita i stater som expanderade Medicaid (AR och KY) kontra stat som inte expanderade Medicaid år 2014 (Referent = FL).

Känslighetsanalys Utredarna kommer att använda en negativ binomialfördelning för våra resultatmått istället för en Poisson-fördelning. I den andra känslighetsanalysen, för vårt mått på sjukhusinläggningar av alla orsaker, kommer utredarna att utesluta alla utskrivningar av modern. I en tredje känslighetsanalys kommer utredarna endast att inkludera sjukhusvistelser för vuxna i åldern 27-64 för att utesluta alla unga vuxna som kan ha upplevt täckningsvinster före 2014 på grund av "ung-vuxenmandatet". I en fjärde känslighetsanalys kommer utredarna endast att inkludera de sjukhusinläggningar som ägde rum på kommunala sjukhus. I en femte känslighetsanalys kommer utredarna att kollapsa ras/etniska grupper och definiera varje kohort baserat på år, stat, räddningsregion, åldersgrupp och kön. Utredarna kommer att göra detta för att inkludera de inläggningar i räkningen av utfallsmåtten där patientens ras/etnicitet saknas. För det sjätte, istället för att gruppera data årligen kommer utredarna att gruppera dem efter kvartal och utföra en segmenterad regressionsanalys. Slutligen kommer utredarna att beräkna alla utfallsvariabler som rater per 10 000 personer och använda viktad vanlig minsta kvadraters regressionsanalys för att avgöra om våra tolkningar förändras.

Effekten av privata alternativ, traditionell Medicaid-expansion och val mot Medicaid-expansion på användningen av akutmottagningen: En jämförelse med tre stater Utredarna kommer att använda en longitudinell tvärsnitts kvasi-experimentell skillnad i skillnadsstudiedesign för att bedöma effekten av Medicaid-expansion och expansionsmetod om de slutenvårdsutnyttjande åtgärderna. Utredarna kommer att bestämma förändringen i frekvensen av totala och typer av akutbesök från 2013 - 2014 och kontrastera förändringen mellan stater baserat på expansion/metod för expansionsstatus. Utredarna kommer att använda en longitudinell tvärsnitts kvasi-experimentell skillnad i skillnad i skillnad studiedesign för att bedöma effekten av Medicaid expansion och metod för expansion på ras/etniska skillnader på våra ED-användningsmått. Utredarna kommer att bestämma förändringen i frekvensen av totala och typer av akutbesök från 2013 - 2014 för varje ras/etnicitet och kontrastera förändringen mellan stater baserat på expansion/metod för expansionsstatus.

Data CDC - Wonder Bridged-Race Population Estimates HCUP SEDD För våra resultatmått kommer utredarna att förvärva Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP) State Emergency Department Database (SEDD) för Arkansas, Kentucky respektive Florida. SEDD:erna fångar alla akutmottagningsbesök för det särskilda året som äger rum på akutmottagningar som är anslutna till sjukhus och som inte leder till sjukhusvistelser. Förutom information om varje akutbesök, såsom avgifter och erkännandedatum, innehåller SEDD:erna också klinisk information såsom den registrerade diagnosen och procedurer som utförts under varje besök och demografi för patienten såsom födelsedatum, postnummer, kön, ras , etnicitet, betalartyp etc.

Utfallsmått

1. ED besök.

2. Typ av akutbesök:

   1. Förebyggbart/undvikbart.
   2. Emergent. Analytisk datastruktur I likhet med tidigare mål skulle endast skillnaden vara i termer av resultaten. Analys I likhet med tidigare mål skulle endast skillnaden vara i termer av resultaten. Känslighetsanalys Utredarna kommer att använda en negativ binomialfördelning för våra resultatmått istället för en Poisson-fördelning. I en andra känslighetsanalys kommer vi att inkludera ED-besök för vuxna i åldern 27-64 för att utesluta alla unga vuxna som kan ha upplevt täckningsvinster före 2014 på grund av "ung-vuxens mandat". I en tredje känslighetsanalys kommer utredarna att ändra vår definition av förebyggbara besök och akuta besök. Utredarna kommer att definiera ett besök som kan förebyggas som alla besök vars sannolikhet för att kunna förhindras är ≥ 0,5 och alla besök vars sannolikhet för att vara akut är ≥ 0,5 kommer att definieras som sådana. I en fjärde känslighetsanalys kommer utredarna endast att inkludera de ED-besök som ägde rum på kommunala sjukhus. I en femte känslighetsanalys kommer vi att kollapsa ras/etniska grupper och definiera varje kohort baserat på år, stat, krishanteringsregion, åldersgrupp och kön. Utredarna kommer att göra detta för att inkludera de akuta besöken i räkningen av resultatmåtten där patientens ras/etnicitet saknas. För det sjätte, istället för att gruppera data årligen kommer vi att gruppera dem efter kvartal och utföra en avbruten tidsserieanalys. För det sjunde kommer sannolikheten för att ett akutbesök kan förebyggas definieras som summan av sannolikheten för att ett akutbesök är icke-emergent och emergent men primärvården kan behandlas, och sannolikheten för att ED-besök ska vara framträdande kommer att definieras som summan av sannolikheten för att ED-besök ska vara uppkommande och ED-vård behövs. Slutligen kommer utredarna att beräkna alla utfallsvariabler som rater per 10 000 personer och använda viktad vanlig minsta kvadraters regressionsanalys för att avgöra om våra tolkningar förändras.

Tidig inverkan av Medicaid-expansion på behandling av drogmissbruk i den offentliga sektorn: Bevis från Affordable Care Act Vi kommer att använda en longitudinell tvärsnitts kvasi-experimentell skillnad i skillnad i skillnadsstudiedesign. Vi kommer att fastställa förändringarna i antalet inläggningar till SUD-behandlingsanläggningar, förändringar i betalningskällorna och förändringar i frekvensen av vårdhänvisningar från 2010 - 2014 för personer i åldern 18-54 år jämfört med 12-17 år och jämföra förändringarna mellan dem baserat på om staters Medicaid-expansionsstatus.

Data Treatment Episod Data Set - Admissions (TEDS-A) TEDS-A är en rikstäckande administrativ databas över antagningar till specialitets SUD-behandlingsanläggningar. Den består av anläggningar som får någon offentlig finansieringskälla för att tillhandahålla SUD-behandling. Vissa av staterna samlar bara in data om antagningar som är offentligt finansierade medan andra också samlar in privatfinansierade antagningar från anläggningar som får viss offentlig finansiering. TEDS-A innehåller data om patientens demografi, inklusive åldersgrupp, kön, ras/etnicitet, bosättningsstat, missbrukade substanser, typ av anläggning, betalningskälla för intagning för en undergrupp av stater och remisskälla till behandlingen. Den täcker nästan 80 % av SUD-behandlingsantagningarna i USA.

Current Population Survey (CPS) CPS rapporterar månadsvis information om befolkningsdemografi inklusive ålder, ras/etnicitet, kön, bosättningsstat etc. Vi kommer att använda dessa data för att få information om totala befolkningsantal för våra kohorter utvecklad på basis av åldersgrupp (12-14, 15-17, 18-29, 30-39, 40-54), kön, ras/etnicitet (Icke-spansktalande vita, latinamerikanska, icke-spansktalande svarta, andra), delstats- och års- och delstatsnivå-kovariater. Utredarna kommer att utesluta New Hampshire och Michigan från våra data för att undvika oklarheter eftersom dessa delstater expanderade senare under 2014. För att bedöma effekten av Medicaid-expansionen på förändringar i betalningskällan för SUD-antagningar kommer utredarna att inkludera endast de stater som tillhandahåller primär betalarinformation i TEDS-filerna för minst 85 % av antagningarna under vart och ett av åren.

Utfallsmått

1. Behandlingsintagningar.

2. Betalningskälla

   1. Behandlingsantagningar privatfinansierade.
   2. Behandlingsantagning finansierad av Medicaid.
   3. Behandlingsintagningar är egenfinansierade.
   4. Behandlingsantagning som är gratis/eller finansierad av andra statliga källor.
3. Behandlingsinläggningar via en vårdkälla för remiss. Analytisk datastruktur Vi kommer att summera alla resultatmått från TEDS-A-data efter stat, år, ålder, kön och ras/etnicitet. Utredarna kommer att färga CPS-data och TEDS-filfilerna på aggregerad nivå. Utredarna kommer att samla samvariatinformation från CPS-data på delårsnivå, vilket kommer att ge oss vår slutliga analytiska datauppsättning för att bedöma effekten av Medicaids expansion på SUD-behandling i offentligt finansierade anläggningar.

Analys Utredarna kommer att jämföra demografin för antagningarna och samvarierar mellan stater som utökade Medicaid jämfört med stater som inte utökade Medicaid för varje år av studieperioden. Utredarna kommer att genomföra t-tester/chi-kvadrat för att fastställa signifikanta skillnader för kontinuerliga respektive kategoriska variabler. Utredarna kommer att summera alla resultatmått för varje stat och rita upp dem årvis på separata grafer för att visuellt undersöka trenderna. Utredarna kommer att utföra multivariat regressionsanalys för att uppskatta den överskjutande förändringen i våra resultatmått som kan hänföras till Medicaids expansion. Utredarna kommer att använda en Poisson-fördelning för utfallsvariabler. Befolkningen i riskzonen kommer att vara populationsantalet för varje kohort. Modellen kommer att inkludera fasta effekter på tillståndsnivå, för att ta hänsyn till tidsinvarierande tillståndsnivåfaktorer, och dummies för åldersgrupp, kön, periodindikator (före-expansion vs efter-expansion), ras/etnicitet, tillstånds-årsnivå-kovariater (äktenskaplig status, utbildningsnivå och andel arbetslösa) och tidsvarierande statliga policyer (t.ex. legalisering av medicinsk marijuana). Utredarna kommer att skapa indikatorer för perioden före och efter Medicaid-expansion (2014 och 2010-2013) och expansionsstatus för staten (expanderad Medicaid eller inte) och en indikator för behandlingsgrupp (12-17 vs 18-54). Utredarna kommer att interagera periodindikator med expansionsstatusindikator för att kontrollera den övergripande trenden i resultat i stater som expanderade kontra stater som inte expanderade. Utredarna kommer att interagera med behandlingsindikatorn med periodindikator för att kontrollera den övergripande trenden i resultat bland behandlingsgrupper (18-54 åringar) kontra icke-behandlingsgrupper (12-17 åringar). Utredarna kommer också att kontrollera för baslinjeskillnader i utfallet mellan behandlingsgrupper (18-54 år) kontra icke-behandlingsgrupper (12-17 åringar) i stater som expanderade jämfört med stater som inte expanderade genom att interagera expansionsstatus med behandlingsgruppen indikator. Modellen kommer att inkludera en skillnad i skillnad i skillnadsindikator för att bedöma effekten av Medicaid Expansion på utfallsmåttet mellan behandlingsgrupper (18-54-åringar) kontra icke-behandlingsgrupper (12-17-åringar). Skillnaden i skillnad i skillnadsindikator kommer att specificeras genom att interagera med expansions-, behandlings- och periodindikatorerna.

Känslighetsanalys Utredarna kommer att genomföra ett antal känslighetsanalyser för att testa robustheten hos vår modell och urvalskriterier för studieobjekt. Först kommer utredarna att använda en negativ binomialfördelning för resultaträkningarna istället för Poisson-fördelningen. För det andra kommer utredarna att utesluta personer i åldrarna 18-29 för att eliminera befolkningen som hade en ökad tillgång till försäkring 2010 på grund av "unga vuxnas mandat". Åldersgruppen som påverkades av mandatet var 18-26 år. Men på grund av tillgängligheten av åldersgrupper i TEDS-A-data (18-20, 21-25 och 26-29) beslutade utredarna att inkludera hela åldersgruppen 18-29. För det tredje, i överensstämmelse med tidigare litteratur. Utredarna kommer endast att utesluta intagningar för avgiftning eftersom dessa anses vara föregångare för behandlingar snarare än själva behandlingen. För det fjärde kommer utredarna att avgöra effekten av Medicaid-expansion endast på graden av förstagångsantagning. Slutligen kommer utredarna att genomföra en viktad minsta kvadraters regression för vart och ett av våra resultatmått. Här kommer vikterna att vara populationsantalet för varje kohort. Resultaten blir följande: a. andel behandlingsinläggningar, privatfinansierade antagningar, Medicaid-finansierade antagningar, självfinansierade antagningar, antagningar som betalas av välgörenhetsorganisationer eller andra statliga organisationer, antagningar genom remisser från hälsovård per 10 000 personer.

Begränsningar Föreslagna studier om effekten av Medicaid-expansion på användningen av slutenvård och ED har flera begränsningar. Utredarna analyserar data från endast tre stater, varför våra resultat kanske inte kan generaliseras till andra delstater i USA. Även om Florida är en sydlig stat, skiljer den sig betydligt från Arkansas och Kentucky vad gäller demografisk sammansättning. Men eftersom andelen oförsäkrade i de tre staterna var liknande före Medicaids expansion tror vi att det skulle fungera som en rimlig kontroll. Dessutom har utredarna inte tillgång till data från andra sydstater som inte utökade Medicaid 2014 och som kan vara bättre kontroller som Texas, Tennessee, Mississippi, Louisiana eller Georgia. Utredarna har bara tillgång till ett års data efter reformen, varför utredarna kanske inte kan fånga den fulla effekten av hälso- och sjukvårdsreformen. Eftersom utredarna bara har ett års pre-reformdata kan vi kanske inte fullt ut redogöra för skillnader i trender för resultaten före reformen i våra tre stater. Vår tredje studie är också föremål för begränsningar. TEDS-A-data inkluderar inte alla behandlingscentra för missbruk. Således kan utredarna potentiellt missa några av antagningarna. Våra resultat kan vara partiska genom att visa att högre antagningsfrekvenser i stater har större offentlig finansiering i kraft av att de bidrar med mer data. Eftersom finansieringen kan fluktuera årligen, kan utredarna inte fastställa om förändringarna i behandlingsfrekvensen är en funktion av fluktuationerna i rapporteringen eller på grund av Medicaids expansion. Utredarna mildrar denna begränsning till viss del genom att inkludera åldersgruppen 12-17 som en kontrollgrupp som inte kommer att påverkas av Medicaid-expansionen, men om det sker förändringar i rapporteringsgraden för stater förväntar sig utredarna att de ska ha samma effekt på 12- 17 år som på 18-54 år. Alla stater tillhandahåller inte information om finansieringskällan, vilket begränsar generaliserbarheten av våra resultat om förändringarna i betalningskällan. Tidigare forskning har dock inte visat några skillnader mellan stater som tillhandahåller data om finansieringskällor jämfört med stater som inte gör det.