Employment and insurance outcomes and factors associated with employment among long-term thyroid cancer survivors: a population-based study from the PROFILES registry
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To obtain insight into employment and insurance outcomes of thyroid cancer survivors and to examine the association between not having employment and other factors including quality of life. METHODS: In this cross-sectional population-based study, long-term thyroid cancer survivors from the Netherlands participated. Clinical data were collected from the cancer registry. Information on employment, insurance, socio-demographic characteristics, long-term side effects, and quality of life was collected with questionnaires. RESULTS: Of the 223 cancer survivors (response rate 87 %), 71 % were employed. Of the cancer survivors who tried to obtain insurance, 6 % reported problems with obtaining health care insurance, 62 % with life insurance, and 16 % with a mortgage. In a multivariate logistic regression analysis, higher age (OR 1.07, CI 1.02-1.11), higher level of fatigue (OR 1.07, CI 1.01-1.14), and lower educational level (OR 3.22, CI 1.46-7.09) were associated with not having employment. Employment was associated with higher quality of life. CONCLUSIONS: Many thyroid cancer survivors face problems when obtaining a life insurance, and older, fatigued, and lower educated thyroid cancer survivors may be at risk for not having employment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».