Imputación de deducibles en datos de reclamaciones – Healthcare Economist

Muchos investigadores están interesados ​​en cómo el costo compartido afecta la utilización de la atención médica, el costo y los resultados de los pacientes. Esto es especialmente cierto a medida que los planes de salud con deducibles altos (HDHP) se han vuelto más comunes en los EE. UU. En 2023, El 29% de los trabajadores cubiertos en EE. UU. tenían un HDHP.

Un tipo de datos útil para analizar los HDHP son los datos de reclamaciones. Sin embargo, existen desafíos al utilizar estos datos:

el primer tipo [of claims data] Incluye información detallada sobre la estructura del plan, pero a menudo tiene poca validez de externalidad, ya que generalmente proviene de una sola aseguradora de salud o de un pequeño subconjunto de afiliados. El segundo tipo ha mejorado la validez externa al agrupar a todas las aseguradoras, pero generalmente no incluye las variables de estructura del plan necesarias para distinguir entre los HDHP y los planes con deducibles más bajos, ni interpretar lo que representan las variables binarias de los “HDHP”.

un artículo de Cliff y cols. (2024) tiene como objetivo examinar qué tan bien se pueden predecir los deducibles del plan utilizando datos de reclamaciones utilizando datos de Optum Labs. Los datos de Optum tienen información sobre los deducibles del plan que se utilizan como “estándar de oro”. Se utilizan cuatro enfoques de imputación diferentes:

• Predicción paramétrica con gasto (método de regresión sobre el gasto). Al gasto deducible anual del afiliado se le hace una regresión de su gasto anual total (plan más gastos de bolsillo), covariables demográficas comunes (género y edad) y efectos fijos para cada plan. Utilice la regresión para predecir deducibles condicionados a un nivel de gasto establecido con efectos fijos del plan. . Utilizando los coeficientes del modelo de regresión de mejor ajuste, se predicen los deducibles para cada plan a una cantidad fija del gasto total (que los autores fijaron en $10,000 para exceder la mayoría de los deducibles).
• Predicción paramétrica con imputación y características del plan (Método de regresión sobre deducibles imputados). Este enfoque utiliza dos etapas. Primero, los deducibles se ingresan para un subconjunto de planes donde se identifican fácilmente. Para la segunda etapa, se crea un conjunto de covariables que describen el gasto deducible observado y las características del plan y datos de colapso desde el nivel individual hasta el nivel del plan. Utilizando el subconjunto de planes con un deducible imputado, los montos del deducible imputado se hacen en regresión sobre el conjunto de covariables; Los coeficientes generados se utilizan luego para predecir los deducibles de los planes que no se pueden imputar en la primera etapa.
• Gasto modal deducible (método modal). Este método simple ingresa el monto de gasto deducible modal más alto (distinto de cero) entre los inscritos en un plan y aplica este deducible a todos los inscritos en ese plan.
• Percentil 80 del gasto deducible (método del percentil 80). Siguiente Rabideau (2021)Se realiza un seguimiento del gasto individual mes tras mes, y se supone que las personas cuyo gasto aumenta en un mes determinado pero el gasto deducible no cambia han alcanzado su deducible. Luego, los datos a nivel individual se reducen al nivel del plan y el deducible para todos los inscritos en el plan se establece en el percentil 80 del gasto deducible anual del plan.

Para evaluar la precisión de los enfoques de imputación, los autores calculan la sensibilidad, la especificidad y el valor predictivo positivo/negativo (VPP/VPN) de cada método para clasificar a los afiliados en planes HDHP versus no HDHP.

Sorprendentemente, el simple “método modal” funcionó mejor en términos de clasificar a los individuos en HDHP versus no. También tuvo un buen desempeño en términos de predicción del gasto deducible.

El método del modo funciona mejor; El 72 % de los planes están clasificados correctamente en cada categoría y el 69 % de los planes tienen un deducible imputado dentro de los $250 del deducible real. Para este método, limitar la imputación a grupos con más de 50 afiliados mejoró la sensibilidad al 85% de los planes clasificados correctamente por categoría y redujo la diferencia promedio entre el deducible imputado y real de $700 a $496.

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