Ridurre le lacune nella copertura sanitaria nei mercati Individual e Medicaid | McKinsey on Healthcare

Marzo 2019 | Andy Allison, Anna Buchholtz, Erica Coe, Nina Jacobi, e Bobby Shady

L’Affordable Care Act (ACA) ha esteso la copertura a milioni di consumatori a basso reddito attraverso l’espansione di Medicaid e l’aumento delle iscrizioni al mercato individuale – il primo si rivolge agli adulti con redditi inferiori al 138% della linea di povertà federale (FPL), e il secondo aiuta a coprire quelli al di sopra di quella linea. Anche se i redditi di molti consumatori sono noti per salire o scendere al di sotto della soglia del 138% FPL con una certa frequenza, si sa relativamente poco su come gli iscritti al mercato individuale e gli iscritti all’espansione ACA Medicaid entrano ed escono dalla copertura, o come queste transizioni influenzano l’utilizzo e la spesa delle cure. Una migliore comprensione di questi problemi potrebbe aiutare gli stakeholder del settore pubblico e privato a sviluppare strategie migliori per consentire ai consumatori di mantenere la copertura, nonché per gestire meglio i costi sanitari e migliorare i risultati.

Per sviluppare una comprensione più profonda delle transizioni di copertura tra queste popolazioni, McKinsey ha condotto un’analisi dettagliata dei dati di due stati (che avevano esteso Medicaid agli adulti non disabili fino al 138% FPL) forniti da un grande assicuratore sanitario che offre sia l’assistenza gestita Medicaid che piani di mercato individuali. I dati hanno coperto un periodo di 30 mesi dal 2014 al 2016. Tra le domande che abbiamo indagato: Quanto spesso si verificano le transizioni? I fattori demografici come l’età o lo stato di salute sono associati alla probabilità di transizioni? I modelli di utilizzo dell’assistenza sanitaria cambiano quando i consumatori si iscrivono di nuovo?

Le risposte a queste domande hanno implicazioni importanti per molte parti interessate in tutto il sistema sanitario. Per esempio, i risultati potrebbero aiutare i pagatori privati a migliorare la fidelizzazione identificando i membri con un’alta probabilità di abbandonare la copertura e poi affrontando sistematicamente le ragioni comuni per la disiscrizione. Le agenzie governative potrebbero usare i risultati e i metodi per aiutare a diminuire la frequenza delle disiscrizioni involontarie di Medicaid e per progettare approcci analitici più sofisticati per comprendere l’esperienza dei consumatori.

Nuove intuizioni sulle popolazioni aderenti

Ad oggi, sono stati condotti pochi studi sul reale comportamento dei consumatori nei mercati Medicaid e Individuale, e quindi non sappiamo quanto bene le nostre scoperte – tratte da una singola serie di dati di un grande pagatore – riflettano quei mercati in generale. La nostra esperienza suggerisce che i modelli rivelati nei nostri risultati sono una rappresentazione abbastanza accurata di entrambi i mercati. Tuttavia, riconosciamo che esistono opportunità per ulteriori ricerche sulle interazioni tra i due mercati e usiamo i metodi e i risultati seguenti per evidenziare importanti questioni rimanenti. Circa un terzo degli iscritti a Medicaid expansion nel nostro set di dati, e circa la metà degli iscritti al mercato individuale, hanno cambiato tipo di copertura o si sono disiscritti dall’operatore studiato entro un anno (Esposizione 1).1 In entrambi i gruppi, i tassi di disiscrizione2 erano inferiori nel secondo anno, e le riiscrizioni erano comuni. Circa un terzo degli iscritti all’espansione che hanno lasciato la copertura, e un quinto degli iscritti al mercato individuale che hanno fatto lo stesso, si sono iscritti nuovamente all’ente pagatore entro un anno. I tassi di reiscrizione al pagatore studiato sono rimasti costantemente più alti tra la popolazione dell’espansione di Medicaid che tra la popolazione del mercato individuale (Esposizione 2).

Le transizioni tra il mercato individuale e quello dell’espansione di Medicaid sono ritenute comuni. Tuttavia, queste transizioni sono difficili da cogliere appieno perché i membri spesso cambiano vettore quando fanno una transizione. Data la limitazione delle osservazioni su un solo vettore, riferiamo di aver osservato che circa il 3% degli iscritti al mercato Individual e Medicaid expansion è passato dal tipo di copertura iniziale a un tipo di copertura diverso all’interno del vettore studiato3:

  • Degli iscritti al mercato Individual, circa il 5% è passato ad altra copertura.
  • Tra gli iscritti a Medicaid expansion, circa l’1% è passato ad altra copertura.

A livello statale o nazionale, la percentuale di iscritti al mercato individuale o a Medicaid expansion che passano ad altra copertura è senza dubbio più alta, dato che il nostro studio era limitato ad un solo fornitore. Come discusso in precedenza, circa un terzo degli iscritti all’espansione di Medicaid nel nostro set di dati, e circa la metà degli iscritti al mercato individuale, hanno lasciato il loro tipo di copertura originale entro un anno – e alcuni di loro potrebbero aver cambiato operatore. Per esempio, nell’indagine di McKinsey sul mercato individuale del 2017, circa il 7% degli intervistati ha detto di essere passato da un piano conforme all’ACA nel 2016 a un altro piano conforme all’ACA nel 2017 con un vettore diverso.4 Insieme, questi risultati suggeriscono che c’è un ulteriore churn all’interno del mercato che potrebbe essere identificato attraverso la ricerca cross-payer.

Esposizione 1

Esposizione 2

Si possono trovare modelli temporali nelle transizioni di copertura. Sia tra gli iscritti a Medicaid expansion sia tra gli iscritti al mercato individuale, il tasso di disiscrizione dal pagante studiato ha avuto un picco intorno alla rideterminazione dell’idoneità. Inoltre, un numero sproporzionato di uscite tra gli iscritti all’espansione si è verificato nei mesi 1 e 2. (Ipotizziamo che la spiegazione più probabile sia che alcuni membri siano passati a un altro operatore dopo essere stati inizialmente assegnati automaticamente all’operatore studiato). La tempistica della ri-iscrizione all’assicuratore studiato è stata diversa nei due gruppi: più della metà degli iscritti all’espansione che hanno lasciato la copertura e successivamente si sono iscritti nuovamente lo hanno fatto entro 60 giorni. Al contrario, la maggior parte dei membri del mercato individuale che hanno lasciato la copertura e poi si sono iscritti nuovamente ha aspettato 90 giorni o più, e molti non si sono iscritti nuovamente fino al successivo periodo di iscrizione aperta (OEP). Questi risultati potrebbero essere attesi, dati i requisiti standard del periodo di grazia.

Tenuta, stato di rischio ed età influenzano i modelli di continuità della copertura. In entrambi i gruppi, la probabilità di interruzione della copertura è diminuita con l’aumentare della durata della copertura di un membro; questo modello è stato particolarmente pronunciato nella popolazione dell’espansione Medicaid (Esposizione 3). Inoltre, i membri con profili di rischio sanitario più elevati avevano maggiori probabilità di mantenere una copertura continua rispetto a quelli con profili di rischio più bassi, ed era più probabile che tornassero al loro piano dopo un’interruzione della copertura. Nella popolazione Medicaid, i bambini avevano maggiori probabilità di mantenere una copertura continua rispetto agli adulti. Questa dinamica potrebbe derivare dal fatto che i criteri di eleggibilità basati sul reddito sono più ampi per i bambini e perché uno stato nella nostra analisi ha una politica di eleggibilità continua di 12 mesi per i bambini in Medicaid. Tra gli adulti di entrambi i gruppi, l’età più avanzata è stata associata a un leggero aumento della probabilità di mantenere la copertura continua.

I profili di costo e di utilizzo variano a seconda del modello dei cambiamenti di copertura. Nella serie di dati che abbiamo analizzato, i costi e l’utilizzo differiscono significativamente – prima e dopo una transizione di copertura – a seconda del tipo di copertura e del modello di transizione di un membro. Gli iscritti a Medicaid expansion che sono tornati allo stesso tipo di copertura dopo un’interruzione hanno avuto costi e utilizzo pre e post-cambio relativamente simili. Al contrario, i membri del mercato individuale che hanno seguito questo modello di reiscrizione hanno avuto costi e utilizzo più elevati una volta riacquistata la copertura (grafico 4), forse indicando un comportamento “buy-to-use”.5 Questo risultato è stato particolarmente evidente tra coloro che si sono reiscritti in mesi che normalmente non rientrano nell’OEP – aprile o più tardi.

Reperto 3

Reperto 4

Tra i membri che sono passati direttamente dal mercato individuale alla copertura Medicaid expansion, i costi post-churn sono stati inizialmente bassi, ma sono aumentati ad ogni mese successivo. Questa dinamica potrebbe indicare un ritardo nell’accesso alle cure dopo la transizione.6

Tra i membri che si sono ritirati dalla copertura del mercato individuale ma non si sono iscritti a Medicaid prima che fossero trascorse almeno due settimane, i costi dei sinistri sono aumentati rapidamente dopo la transizione. Non è chiaro, tuttavia, se questa dinamica rifletta una domanda nuova o repressa, l’insorgere di un nuovo bisogno di salute o (eventualmente) i requisiti di condivisione dei costi più bassi di Medicaid.

Come gli stakeholder possono rispondere ai modelli di copertura

Mentre il nostro studio era limitato a un pagatore e a due stati, i nostri risultati hanno diverse implicazioni potenziali per pagatori privati ed enti governativi.

Pagatori

I frequenti cambiamenti nella copertura che abbiamo osservato suggeriscono che queste organizzazioni hanno l’opportunità di raffinare le loro tattiche per migliorare la ritenzione e la performance finanziaria. Le lacune nella copertura e la successiva ri-iscrizione possono comportare costi e utilizzi più elevati, e potrebbero compromettere lo stato di salute dei membri se le interruzioni della copertura influiscono sulla continuità delle cure. Alcune azioni possono permettere ai pagatori di migliorare la ritenzione e la performance finanziaria, tra cui le seguenti:

Rafforzare le capacità di modellazione predittiva. L’obiettivo primario qui è quello di identificare e indirizzare i membri con un’alta probabilità di uscita. La nostra ricerca suggerisce che si possono trovare modelli relativamente prevedibili in come e quando avvengono le transizioni di copertura; un approccio analitico su misura potrebbe rivelare di più su questi modelli. Alcuni modelli sono associati a fattori strutturali (ad esempio, le donne incinte possono perdere l’idoneità a Medicaid da 60 a 90 giorni dopo il parto). In queste situazioni, i pagatori potrebbero raggiungere in modo proattivo (nella misura consentita dalle regole di marketing dello stato) per aiutare i membri a ottenere un’altra copertura. Queste organizzazioni potrebbero anche influenzare i fattori non strutturali associati alle transizioni, come la rideterminazione dell’idoneità, se consentito dalle regole del mercato Medicaid o individuale e coerente con gli obiettivi della politica statale. La modellazione predittiva potrebbe fornire ai pagatori intuizioni per determinare la probabilità di uscita a livello di membro e per sviluppare approcci di sensibilizzazione su misura e altamente personalizzati per affrontare le ragioni della disiscrizione prima che si verifichi. Inoltre, i pagatori possono avere l’opportunità di sviluppare modelli predittivi che integrano le informazioni sui sottostanti determinanti sociali della salute. Tali modelli potrebbero informare gli interventi non medici che promuovono la salute e l’impegno dei membri, potenzialmente producendo una maggiore ritenzione.

Individuare sistematicamente le ragioni comuni per la disiscrizione. I modelli di transizione che abbiamo identificato potrebbero aiutare i pagatori a sviluppare intuizioni più profonde sulle ragioni della disiscrizione. Nella popolazione di Medicaid expansion, per esempio, l’alto tasso di disiscrizione nei primi due mesi di copertura può derivare dalla scoperta da parte dei membri che i loro fornitori preferiti non sono in rete. Per ridurre il tasso con cui gli iscritti cambiano piano, i pagatori potrebbero offrire loro informazioni più trasparenti e facilmente accessibili sulle reti di fornitori del piano. Inoltre, i pagatori potrebbero voler considerare l’inclusione di fornitori selezionati ad alto costo nelle loro reti se un numero considerevole di membri sta lasciando perché quei fornitori sono esclusi (soggetti a un’analisi del ritorno sull’investimento di farlo).

Al contrario, alcune delle disiscrizioni che si verificano intorno alle rideterminazioni di idoneità sia nell’espansione Medicaid che nelle popolazioni del mercato individuale possono essere non intenzionali (per esempio, se i membri non rinnovano proattivamente). Per minimizzare questo rischio, i pagatori e gli stati potrebbero collaborare per condurre un’azione mirata e proattiva (nella misura consentita dalle regole di marketing dello stato) ai membri per ricordare loro il valore della copertura continua e la necessità di rinnovare l’iscrizione; un tale approccio potrebbe essere particolarmente utile se i membri del mercato individuale affrontano aumenti significativi dei premi durante il prossimo OEP. Un confronto strutturato dei viaggi dei consumatori all’interno e tra gli stati potrebbe identificare variazioni indesiderate nei modelli di transizione, che potrebbero indicare lacune nelle reti di pagatori o anomalie nei processi di iscrizione degli stati.

Considerare il valore delle relazioni a lungo termine. Come abbiamo dimostrato, diversi segmenti di consumatori hanno diversi modelli di disiscrizione e reiscrizione. Sia nell’espansione di Medicaid che nel mercato individuale, i membri più anziani e quelli con profili di rischio più elevati hanno maggiori probabilità di mantenere una copertura continua. I pagatori che possono mantenere questi membri impegnati nelle loro cure probabilmente otterranno risultati migliori e otterranno un valore maggiore. Questo non vuol dire, comunque, che i pagatori dovrebbero ignorare gli adulti più giovani e quelli a basso rischio, solo perché è più probabile che abbandonino la copertura. Qui, la sfida è trovare il modo di sviluppare relazioni durature. Per esempio, se le fluttuazioni del reddito contribuiscono alla decisione di molti adulti più giovani di abbandonare la copertura del mercato individuale, i pagatori potrebbero volerli aiutare a capire meglio la loro idoneità per Medicaid.

Considerare le transizioni di copertura nel contesto di una più ampia strategia di gestione dei membri. Il fatto che molti iscritti all’espansione di Medicaid riprendano la copertura dopo un periodo di interruzione suggerisce che i programmi che accumulano risparmi nel lungo termine – compresi molti programmi di gestione della cura – possono avere un maggiore ritorno sull’investimento di quanto i semplici risultati vincolati all’uscita potrebbero indicare. Al contrario, gli aumenti di utilizzo osservati tra i membri del mercato individuale che perdono e poi riacquistano la copertura o passano dalla copertura individuale a quella Medicaid suggeriscono che almeno alcuni di questi membri possono aver subito interruzioni dell’assistenza associate al comportamento di acquisto e di utilizzo. Gli erogatori potrebbero indirizzare questi membri verso interventi precoci per rispondere ai loro bisogni, gestendo in modo appropriato l’utilizzo. I pagatori potrebbero considerare la condivisione dei dati dei pazienti attraverso le linee di business (nella misura consentita) per migliorare la gestione della cura e la completezza della codifica del rischio. I pagatori potrebbero anche prendere in considerazione opportunità di ricerca tra i vari pagatori per capire meglio le transizioni tra Individual e Medicaid.

Prestare maggiore attenzione ai consumatori che si iscrivono nuovamente ai piani del mercato Individual durante i periodi di iscrizione speciali. La nostra ipotesi che il comportamento “buy-to-use” possa contribuire all’aumento dei costi e dell’utilizzo post-churn tra i membri del mercato individuale è rafforzata dai risultati della nostra Individual Exchange Market Consumer Survey del 2016, che ha rilevato che i costi e l’utilizzo post-churn erano più alti tra i consumatori che hanno acquistato la copertura durante i periodi di iscrizione speciali rispetto a quelli che hanno riacquistato la copertura durante il OEP.7 Inoltre, tra tutti gli iscritti al mercato individuale che hanno riacquistato la copertura, la percentuale di consumatori con maggiori costi e utilizzo post-churn era maggiore durante i periodi di iscrizione speciali che durante il OEP. Ci si potrebbe aspettare una maggiore prevalenza di comportamenti “buy-to-use” nei mesi fuori ciclo, data la mancanza di marketing e di contatti con un ampio bacino di potenziali iscritti in questi periodi. Tuttavia, questo modello potrebbe avere effetti negativi sui pagatori che cercano di gestire le loro spese mediche – dato che non hanno 12 mesi di dati sui sinistri per questi membri, i pagamenti per l’aggiustamento del rischio potrebbero non compensare adeguatamente la maggiore complessità.8

Agenzie governative

Le agenzie governative federali e statali coinvolte nell’assistenza sanitaria devono destreggiarsi tra diversi compiti: amministrare i programmi sanitari pertinenti e gestire i costi, stabilire e far rispettare le normative di mercato e fornire sia agli attori del mercato che ai consumatori le informazioni di cui hanno bisogno. Le azioni che queste agenzie potrebbero prendere in considerazione includono:

Ridurre la disiscrizione involontaria tra gli iscritti a Medicaid expansion. Molti dei cambiamenti nelle circostanze familiari che influenzano l’eleggibilità di Medicaid expansion (per esempio, gravidanze, fluttuazioni di reddito) non seguono il ciclo annuale di iscrizione a Medicaid; tuttavia, abbiamo osservato alti tassi di disiscrizione intorno alla rideterminazione dell’eleggibilità. Abbiamo anche scoperto che gli iscritti all’espansione sono più propensi a reiscriversi rapidamente alla copertura rispetto ai membri del mercato individuale, il che suggerisce che molte disiscrizioni a Medicaid non sono intenzionali. Il fatto che i tassi di disiscrizione a Medicaid non sembrino raggiungere un picco uniformemente alla fine dell’anno di copertura di Medicaid suggerisce sia ritardi nell’iscrizione all’organizzazione di assistenza gestita (MCO) (rispetto alla data effettiva di determinazione dell’idoneità all’espansione di Medicaid), sia una gestione imperfetta della rideterminazione annuale dell’idoneità, o entrambe le cose.

Le agenzie statali di Medicaid potrebbero voler valutare le loro politiche di rideterminazione dell’idoneità e come tali politiche vengono attuate per indagare se le politiche possono contribuire involontariamente alla disiscrizione. Potrebbero anche considerare l’uso di analisi avanzate per scoprire se popolazioni specifiche o giurisdizioni amministrative all’interno dei loro stati hanno tassi di disiscrizione insolitamente alti. Inoltre, le agenzie potrebbero voler considerare se potrebbero – all’interno delle linee guida normative sul marketing – permettere ai pagatori di assistere in programmi di sensibilizzazione più completi (in particolare online e attraverso dispositivi mobili) per coinvolgere i membri decaduti e aiutarli a riconquistare la copertura o per aiutare i membri attuali a mantenere la copertura (senza lacune) attraverso l’assistenza nel processo di rideterminazione. E potrebbero prendere in considerazione la collaborazione con i pagatori per aumentare i tassi di mantenimento ed evitare gli esiti negativi per la salute che possono derivare dalla cessazione della copertura.

L’effetto della sensibilizzazione dei membri è stato sottolineato quando abbiamo confrontato i tassi di reiscrizione di Medicaid in due stati. Uno degli stati ha usato un processo di re-iscrizione dipendente dal consumatore; l’altro no. In entrambi gli stati, abbiamo rilevato un aumento delle disiscrizioni agli anniversari di uno e due anni, ma l’aumento è stato molto più basso nello stato con il processo meno dipendente dal consumatore.

Potenziare i pagatori migliorando la qualità dei dati Medicaid. Un’altra causa di disiscrizione involontaria può essere l’assenza di dati accurati e completi sugli iscritti all’espansione (ad esempio, date di rideterminazione dell’idoneità, informazioni di contatto aggiornate o altre informazioni demografiche che possono essere correlate ai tassi di mantenimento). Gli sforzi per migliorare la completezza e l’accuratezza dei dati dei membri che le agenzie statali forniscono ai pagatori potrebbero migliorare l’efficacia dei programmi di sensibilizzazione per incoraggiare la ri-iscrizione. Inoltre, il governo federale potrebbe prendere in considerazione la definizione di nuovi standard per la qualità dei dati Medicaid, assicurandosi che le rideterminazioni dell’idoneità e le informazioni di contatto dei membri (ad esempio, numeri di telefono cellulare, indirizzi e-mail) siano inclusi nei dati che gli stati condividono con i pagatori. Sia le agenzie federali che quelle statali possono anche considerare se ci sono altri modi in cui potrebbero migliorare la qualità dei dati per rendere più facile per i pagatori usare l’analitica per sviluppare un approccio più guidato dai dati all’impegno dei membri.

Lavorare con i pagatori per equiparare la redditività dei consumatori e il targeting dei membri. Le nostre analisi mostrano che certi membri Individual e Medicaid possono rappresentare un valore di vita più alto per i pagatori, e che le caratteristiche degli iscritti come l’età, la durata dell’iscrizione e lo stato di salute possono essere correlati sia con modelli di iscrizione identificabili che con i costi attuariali. Ulteriori analisi usando metodi simili a quelli che abbiamo impiegato possono rivelare opportunità per incentivare il comportamento positivo del pagatore nel raggiungimento del membro.

Supporta la ricerca multi-payer per informare una visione a livello di mercato delle transizioni. I risultati presentati sopra sostengono un certo numero di intuizioni che potrebbero essere espanse e rafforzate con le registrazioni di iscrizione da ulteriori pagatori e anni. Espandere la ricerca ad altri pagatori che offrono Medicaid e/o piani di mercato individuali potrebbe aiutare a stabilire i tassi complessivi di uscita e di trasferimento da un segmento all’altro, arricchire la visione dell’uso dell’assistenza sanitaria prima e dopo la transizione e consentire una comprensione più profonda dell’iscrizione iniziale e della (ri)selezione del piano in Medicaid. Ulteriori anni di dati potrebbero rafforzare l’analisi dell’affiliazione dei vettori e caratterizzare meglio i profili dei membri di Medicaid. Le agenzie governative sono in una posizione unica per incoraggiare e sponsorizzare tale ricerca.

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Le intuizioni e le migliori pratiche in questo articolo vogliono essere un punto di partenza per ulteriori analisi e discussioni. La nostra speranza è che altri possano contribuire a questo tipo di ricerca nel tempo e, cosa più importante, agire per raggiungere gli obiettivi di copertura e mantenimento e migliorare i risultati di salute per la popolazione in generale. I risultati preliminari suggeriscono una serie di azioni che potrebbero essere intraprese per promuovere l’iscrizione e ridurre le interruzioni di copertura. Questi sforzi dovrebbero essere radicati nei dati e nell’analisi per garantire che l’impegno e gli interventi siano adattati alle cause delle interruzioni di copertura per specifici segmenti di membri.

  1. Perché i dati che abbiamo analizzato sono stati tratti da un singolo pagatore, non abbiamo potuto determinare quanti consumatori che hanno lasciato la copertura hanno ottenuto l’assicurazione sanitaria attraverso un pagatore diverso. Pertanto, i nostri risultati possono sovrastimare il tasso di disiscrizione e sottovalutare il tasso di ri-iscrizione. Crediamo, tuttavia, che i modelli di copertura identificati nei nostri risultati siano accurati dal punto di vista direzionale, anche se i tassi complessivi di uscita che citiamo possono essere leggermente troppo alti. Vale anche la pena notare che un certo livello di base di cambiamento strutturale in queste popolazioni è da aspettarsi.
  2. L’abbandono è definito come la percentuale di membri che hanno lasciato il loro rispettivo tipo di copertura.
  3. Gli iscritti possono essere passati a Medicaid, Individual, o alla copertura di gruppo. In alcuni casi, gli iscritti possono essere usciti del tutto dal vettore studiato prima di tornare allo stesso vettore ma con un diverso tipo di copertura (ad esempio, Medicaid, uscita, individuale).
  4. Risultati non pubblicati dell’Individual Exchange Market Consumer Survey 2017 di McKinsey.
  5. Anand P et al. Comprendere le preferenze dei consumatori può aiutare a catturare valore nel mercato individuale. Libro bianco di McKinsey. Ottobre 2016.
  6. I costi non dovrebbero essere confrontati tra Medicaid e il mercato individuale a causa delle differenze di prezzo unitario.
  7. McKinsey’s 2016 Individual Exchange Market Consumer Survey.
  8. I fattori di durata dell’iscrizione all’anno parziale sono stati incorporati a partire dal modello di aggiustamento del rischio per adulti dell’anno di beneficio 2017, come indicato nella Notice of Benefit and Payment Parameters del Department of Health and Human Services per la regola finale 2018.

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