Estimating the National Wage Loss from Cancer in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Using primary and secondary data sources, we set out to estimate the Canadian wage loss from cancer for patients, caregivers, and parents from a patient and a societal perspective. METHODS: First, a multiple-database literature search was conducted to find Canadian-specific direct surveys of wage loss from cancer. Second, estimates for wage loss were generated from the nationally representative Canadian Community Health Survey (CCHS) Cycle 3.1. In addition, both estimates were standardized to derive a friction-period estimate and were extrapolated to produce national annual estimates. RESULTS: The literature search identified six direct surveys that included a total of 1632 patients with cancer. The CCHS Cycle 3.1 included 2287 patients with cancer. Overall, based on the direct surveys, newly diagnosed cancer patients reduced their labour participation in the friction period by 36% ($4,518), and caregivers lost 23% of their workable hours ($2,887). The CCHS estimated that annual household income was 26.5% lower ($4,978) for respondents with cancer as compared with the general population. For the year 2009, results from direct surveys indicated that new cancers in Canada generated a wage loss of $3.18 billion; the CCHS Cycle 3.1 estimate was $2.95 billion. CONCLUSIONS: Wage loss from cancer is a significant economic burden on patients, their families, and society in Canada, with direct surveys and the CCHS providing similar estimates.
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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) | 0,001 | 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 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 ».