Responses by Breast and Prostate Cancer Patients to Out-Of-Pocket Costs in Newfoundland and Labrador
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cancer patients face substantial care-related out-of-pocket (oop) costs that may influence treatment decisions, attitudes, and use of drug- or appointment-related cost-saving strategies. We examined the relationship between oop costs and care-related responses by patients. METHODS: We surveyed 170 prostate and 131 breast cancer patients presenting at clinics or support groups, or listed on the cancer registry in Newfoundland and Labrador. RESULTS: In the 3-month period before the survey, 18.8% of prostate and 25.2% of breast cancer patients had oop costs greater than $500. Those oop costs consumed more than 7.5% of quarterly household income for 15.9% of prostate and 19.1% of breast cancer patients. Few patients (8.8% prostate, 15.3% breast) ever adopted any drug- or appointment-related cost-saving strategy. Few patients (7.2% prostate, 9.6% breast) said oop costs influenced treatment decisions, told their physicians about their oop costs (27.0% prostate, 21.1% breast), or were aware of available financial assistance programs (27.3% prostate, 36.9% breast). Compared with patients having low or moderate oop costs (22.9% prostate, 16.7% breast, and 25.7% prostate, 58.3% breast respectively), a larger proportion of prostate (56.0%) and breast (58.3%) cancer patients with high oop costs said that those costs created stress. Among prostate cancer patients, a larger proportion of those having high oop costs (compared with low or moderate costs) used drug-related (22.2% vs. 3.3% and 9.6% respectively) and appointment-related (11.1% vs. 1.1% and 3.8% respectively) cost-saving strategies, said oop costs created an unusual amount of stress (48.0% vs. 18.4% and 10.4%), and had difficulty paying those costs (29.2% vs. 6.2% and 10.4%). CONCLUSIONS: For a small group of breast and prostate cancer patients, oop costs are high, but rarely lead to the use of care-related cost-saving strategies or influence care decisions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».