A prospective study to determine the costs incurred by families of children newly diagnosed with cancer in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A diagnosis of cancer in childhood places a considerable economic burden on families, although costs are not well described. The objectives of this study were to identify and determine independent predictors of the direct and time costs incurred by such families. METHODS: A prospective, cost-of-illness study was conducted in families of children newly diagnosed with cancer. Parents recorded the resources consumed and costs incurred during 1 week per month for three consecutive months beginning the fourth week following diagnosis and listed any additional costs incurred since then. Descriptive and multiple regression analyses were performed to describe families' costs (expressed in 2007 Canadian dollars) and to determine direct and time cost predictors. RESULTS: In total, 28 fathers and 71 mothers participated. The median total direct and time costs in 3 months were $CAD3503 and $CAD23 130, respectively, per family. The largest component of direct costs was travel and of time costs was time allocated previously for unpaid activities. There were no statistically significant predictors of direct costs. Six per cent of the variance for time costs was explained by language spoken at home. CONCLUSIONS: Families of children with cancer are confronted with a wide range of direct and time costs, the largest being travel and time allocated previously for unpaid activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».