How are patients managing with the costs of care for chronic kidney disease in Australia? A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic kidney disease (CKD) poses a financial burden on patients and their households. This descriptive study measures the prevalence of economic hardship and out-of-pocket costs in an Australian CKD population. METHODS: A cross-sectional study of patients receiving care for CKD (stage III-V) in Western Sydney, Australia using a structured questionnaire. Data collection occurred between November 2010 and April 2011. Multivariate analyses assessed the relationships between economic hardship and individual, household and health system characteristics. RESULTS: The study included 247 prevalent CKD patients. A mean of AUD$907 per three months was paid out-of-pocket resulting in 71% (n=153) of participants experiencing financial catastrophe (out-of-pocket costs exceeding 10% of household income). Fifty-seven percent (n=140) of households reported economic hardship. The adjusted risk factors that decreased the likelihood of hardship included: home ownership (OR: 0.32, 95% CI: 0.14-0.71), access to financial resources (OR: 0.24, 95% CI: 0.11-0.50) and quality of life (OR: 0.12, 95% CI: 0.02-0.56). The factors that increased the likelihood of hardship included if income was negatively impacted by CKD (OR: 4.80, 95% CI: 2.17-10.62) and concessional status (i.e. receiving government support) (OR: 3.09, 95% CI: 1.38-6.91). Out-of-pocket costs and financial catastrophe were not found to be significantly associated with hardship in this analysis. CONCLUSIONS: This study describes the poorer economic circumstances of households affected by CKD and reinforces the inter-relationships between chronic illness, economic well-being and quality of life for this patient population.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».