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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».