药物使用障碍治疗相关部门的招聘

到2016年，SUDT住宅设施增加了1006家，达到7943家，而SUDT医院仅在全国新增了11家，2016年达到663家。公众可访问的JOLTS数据在sub-national或6位数NAICS行业分类中均不可用。2019年8月2日5/18图1。BGT在线工作公告。（A） BGT所有行业（黑色）、医疗保健行业（红色）和行业（黑色）、医疗保健行业（红色）和SudinIndustries（浅蓝色）的职位公告。所有职位公告的合计金额是为\'62\'计算的。SUDT设施由三个NAICS代码“622210”、“621420”和“623220”标识。左y轴对应于BGT所有职位空缺总数（黑色实线）和BGT医疗行业总数（红色虚线）的对数趋势线。y-右轴表示SUDT扇区值，如条形图所示。（B） 三个SUDT部门的变化率细分。三个SUDTSector以其年度职位发布数量表示。计算每个SUDT部门的平均线。数据来源：燃烧玻璃技术。2019.NAICS行业规范。我们对SUDT相关帖子中的特定职业进行分析，得出457种独特的SOC职业。职业在所有SUD职位中占绝大多数（97%或47592）；只有3%（1522）是未分类职业职位。在48345份特定职业的招聘广告中，我们确定了以下5种最常见的职业：注册护士、医疗卫生服务经理、心理健康顾问、个人护理助理和护理人员。为了检测招聘活动的突然增加，我们执行了aKleinberg突发检测算法，这是一种常用于识别事件中的不寻常性或新奇性的技术【30，31】。

在2010-2018年间的457个职业头衔中，共有165个职业的需求突然激增，11个职业的需求双倍激增，例如，在培训和发展专家中，2010年和2018年的需求有所增加。然而，排名前五位的职业（需求激增）是心理健康咨询师、个人护理助理、注册护士、保健社会工作者以及社会和人类服务助理（见图2）。此外，突发事件表明，从注册护士、个人护理助理到心理健康和保健社会工作者的转变。2019年8月2日6/18图2。2010年至2018年期间，在南达科他州涌现出前十名职业。每个需求峰值都显示为一个带有开始和结束日期的水平条。杆的长度对应于租用爆破的持续时间，杆的宽度表示爆破强度，以重量计量。2016-2018年，心理健康咨询师的职业爆发力最强，而从2014年起，医疗社会工作者的爆发力最长。因果分析：政策变更后与政策变更前相比，在医疗扩张和非扩张状态下，评估医疗扩张对三个SUDT相关行业和457个SUDT独特职业的影响的方法。

为了全面考察医疗补助扩展对职业招聘尝试的影响，我们将各种SOC职业分为：（i）行为健康专业，包括精神病医生和心理学家、社会工作者、顾问和治疗师[22]；（ii）初级从业人员，如个人护理助理、住宿顾问、社会和公共服务助理、护理助理和家庭健康助理；（iii）中级执业医师，包括医师助理、执业护士、注册护士和临床实验室技术员/技术员；（iv）高级初级执业医师，包括医生和外科医生。在DD经验设计中，这4组代表了所有SUDTexpansion的54.8%。具体而言，在普通最小二乘法（OLS）模型中，我们控制：（i）州固定效应，（ii）年固定效应，（iii）时变数据因素，包括失业率（%）和家庭收入中位数（记录），（iv）时变SUD相关特征，包括类阿片处方（每年每100人分发的零售类阿片处方）和药物中毒死亡率。添加了固定年份效应，以捕捉变化，例如联邦或国家层面的变化，这些变化可能会影响各州的在线SUDT工作空缺。包括状态固定效应，以纠正未观察到的异质性。特别是，这种双向固定效应模型（DD方法）允许我们控制所有遗漏的特定于州的时不变协变量，这些协变量导致一些州比其他州有更多与SUDT相关的职位。由于同一地区的观测值可能存在相关误差，我们在州一级对标准误差进行聚类校正。对结果分布的目视检查显示出强烈的积极性，表明过多的零可能是一个问题。

图S1中的在线职位空缺直方图表明，空缺数据中可能存在多余的零（63%的州至少有一个治疗师招聘广告。统计结果的方差仅为2019年7月18日，远大于平均值（5531对108.6）。由于结果变量（尤其是每个职业的职位）的分布具有正偏态性，我们还估计了不同职业职位的两个独立估计中的双向固定效应模型。在那里，第一个模型是OLSregression，预测一个州是否有相关类别的职位空缺。第二个模型是一个OLS估计，根据上述预测值回归每100000名州居民（采用记录形式）的工作岗位数量。Poisson（或负二项式）以保持双向固定效果设置。为了评估当前研究中DD设计的基本假设，即在没有医疗补助扩展的情况下，控制状态中会有平行的趋势，扩展状态的趋势与实施扩展之前的非扩展状态相似。特别是，我们回归了任何政策前趋势期（扩张前4年或更长时间、扩张前3年和扩张前2年）和任何后期（实施年和扩张后1年或更长时间）的假人空缺数量。任何政策前趋势期的显著系数可能表明违反了DD的基本假设。在这些事件研究分析中，我们使用DD模型的相同协变量集。结果图3显示了医疗扩张状态和非扩张状态下SUDT部门未经调整的原始职位空缺趋势（图3A）。

我们观察到，在改革前（2014年）和改革后时期，这两组州之间的模式相当一致，这表明医疗补助计划的扩大并没有导致SUDT部门的招聘尝试发生重大变化。为了更好地理解背景，我们还将通过进一步的探索来检查所有其他行业的结果模式。S2图，对于经济中的所有行业（SUDT部门除外）和所有医疗保健行业（SUDT部门除外），在医疗补助扩张前后呈现出类似的平行模式。特别是，在S2图中，我们看到了所有非SUDT行业和医疗保健部门在医疗补助扩大之前和之后的平行趋势。对所有职业的影响，其点估计值非常接近于零。然而，有证据表明，在我们研究的一些单独的职业中，有统计学意义上的显著增加：咨询师、初级从业者和高级初级从业者。对于医疗补助扩大后的某些职业，而不是其他职业，这导致平均没有增加的汇总结果[11]。2019年8月2日2018年8月图3。SUDT职位空缺的原始趋势和事件研究估计。作者的计算基于BGT 2010-18年NAICS州数据、CDC处方人群、CDC药物中毒死亡率以及BLS和人口普查局的社会人口统计数据。面板A：我们根据州BGT数据计算了扩展州和非扩展州每100000名州居民的职位发布原始平均数（采用日志形式）。晚期膨胀状态（AK、IN、LA、NH、MI、MT和PA）不包括在本次比较中。B组：绘制在实施医疗补助扩展之前和之后的每个时期的估计差异及其95%和90%置信区间。因变量是每100000名州居民记录的职位发布数量。

该分析包括晚期扩张状态以及其他43个状态。在这项事件研究回归中，我们控制了状态固定效应、年份固定效应、中位收入（记录）、失业率、阿片类药物处方率和药物中毒的年龄调整死亡率（这些控制变量的一年滞后值）。我们DD模型的一个关键识别假设是图3A中的扩展和视觉评估趋势。然后，我们通过在我们的事件研究模型（如图3B所示）中检查扩张前相互作用项的系数，正式测试政策前平行趋势。每个相互作用项的系数和95%（和90%）置信区间如图4所示。这项事件研究分析表明，在SUDT招聘广告的频率方面，扩张和非扩张状态相似。然而，使用DD和事件研究设计，我们无法预测医疗补助的扩张并没有增加SUDT招聘广告的数量。2019年8月2日9/18图4。DD估计医疗补助扩展对SUDT职位空缺（按职业）的影响。作者的估计基于BGT 2010-18年NAICS州数据、CDC处方率、CDC死亡率以及BLS和人口普查局的社会人口统计数据。该分析包括晚期扩张状态（AK、IN、LA、NH、MI、MT和PA）以及其他43个状态。我们使用控制变量的1年滞后值。标准误差集中在某一年某一特定职业的至少一个职位空缺上。面板2：依赖变量是每100000名州居民的职位空缺数，以记录的形式显示。

将少量（0.001）添加到该结果中，以便在这些分析中保留零。我们进一步估计了7个最相关的SUDT职业和其他职业的DD模型：（1）精神科医生和心理学家；（2） 社会工作者（SOCcodes：心理健康和药物滥用社会工作者；儿童、家庭和学校心理健康顾问；教育、指导、学校和职业顾问；药物滥用和行为障碍顾问；以及所有其他顾问）；（4） 婚姻和家庭治疗师；物理治疗师；职业治疗师；娱乐治疗师；呼吸治疗师；放射治疗师；按摩治疗师；（5） 入门级职位（SOC代码：家庭健康助理；精神病学助理；物理治疗师助理；药房助理；个人护理助理；医疗助理、护理助理、治疗/治疗师助理、社会和人道服务助理；住宅顾问；技术员；儿童保育员；医疗秘书；医疗支持人员）；（6） 中级执业医师（SOC代码：医师助理；执业护士、注册护士、持照实习护士和持照职业护士、临床实验室技术员/技术员、健康技术员和技术员）；（7） 初级高级医师（SOD代码：内科医生和外科医生；家庭和全科医生；健康诊断和治疗医师）；（8）所有其他职业。总的来说，图4中的DD估计表明，医疗补助计划的扩大并没有增加专业人员的总数），尽管（考虑到我们运行的不同规格的数量，可能并不令人惊讶），但有些系数对特定职业具有统计意义。

与非扩张状态相比，具有统计显著性系数的类别包括咨询师（增加29%（p<0.05））、入门级从业者（增加2019年8月2日10/18 20%（p<0.05））和初级从业者（增加13.5%（p<0.05））。未报告的事件研究结果表明，在没有扩张的情况下，扩张和非扩张状态的职业需求趋势相似，但雇佣社会工作者的可能性除外。inFig 4B中的DD估计值未显示出在常规水平上具有统计显著性的系数，表明医疗补助对招聘尝试次数没有可检测的影响。存在一些具有统计显著性的影响：在通过州固定效应和年固定效应考虑了所有州特定的时不变特征和国家层面的变化后，药物中毒死亡率与聘用心理学家和精神病医生的尝试呈正相关（模型1，S1表）。我们还发现，阿片类药物的处方率与尝试雇佣初级从业者的可能性呈正相关（模型5，S1表）。然而，总的来说，这些回归估计值并没有表明医疗补助扩大带来的实质性影响。讨论公共保险扩张如何与增长相关联。首先，我们注意到，在这里，以心理健康和SUDT衡量的SUDT部门约占所有医疗保健的5%。鉴于SAMHSA预测了对SUDT医疗用途和服务的需求增加，SUDT就业需求总体增长的不足是出乎意料的【7，22】。政策制定者和独立专家预测，在ACA等重大医疗改革之后，对SUDT服务的需求将急剧增加，行为健康劳动力不足。

[7，34]尽管现有证据显示，最近SUD药物使用量有所增加，但尚不清楚医疗补助计划的扩大是否也导致使用了一种新的数据源，该数据源几乎涵盖了这些相关行业中的所有美国在线招聘职位。比较SUDT职位空缺的原始趋势，weSUDT职位空缺在后改革时期；在改革前（2014年），两组州之间的模式也相当一致。在双向固定效应模型中应用DD设计，我们无法否认医疗补助计划的扩大并没有增加SUDT招聘广告的数量，尽管当分别考察每个职业水平时，会出现一些统计上显著的系数。这项研究有几个局限性。首先，正如上文所述，标准劳工和SUDT部门合并在一起。然而，我们认为，鉴于强烈的共病模式，医疗补助计划的扩张如何影响行为健康劳动力与SUD极为相关。然而，由于非常需要了解药物成瘾治疗的可用资源，这应该被视为我们研究的一个主要限制。其次，这些发现只说明了招聘尝试：当最近几年发布职位实际招聘数据时，研究应该检查对实际员工存量的影响，因为我们的最终兴趣是评估学生劳动力的充足性。尽管如此，这些发现尤其相关，因为一些州的要求和对该计划的可访问性的其他变化，以及尚未扩大医疗补助的州。第三，几项研究指出，在线广告通常针对高技能的技术和管理候选人，而蓝领职业则是在离线广告中进行的。

[27]此外，2019年5月至8月2日11/18以上的在线招聘信息代表了成长中的公司[35]。与SUDT相关的劳动力由临床环境中具有各种技能水平的职业组成，如初级护理、行为护理或综合护理【22】。初级职位，如个人护理助理和护士助理，通常需要的事先培训相对较少，医生和心理学家/精神病医生的职位需要最高级的学位（博士学位），而医生助理、执业护士、注册护士和临床实验室技术员/技术员需要硕士或学士学位【36】。因此，这是为注册护士、医疗卫生服务经理、心理健康顾问、个人护理助理和护士从业人员制定的。DD估计，扩张州更有可能雇佣咨询师、社会工作者、初级从业者以及初级保健从业者。这些发现暗示了可能产生临床影响的成分变化。这些代表了未来研究的富有成果的领域，以补充治疗药物使用增加的发现【14–16】。