A Comparative Analysis of Monthly Out-of-Pocket Costs for Patients with Breast Cancer as Compared with Other Common Cancers in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Monthly out-of-pocket costs (oopc) for Ontario patients with cancer have previously been reported, but little detail has been provided on differences based on tumour type. METHODS: A questionnaire administered in cancer clinics in the province of Ontario, with a mix of urban and rural patients, was analyzed using descriptive statistics and a regression analysis of cross-sectional data. The dependent variable was oopc (Canadian dollars), analyzed separately for total oopc (excluding imputed travel costs), and for each of the individual cost categories. RESULTS: Compared with colorectal, lung, and prostate cancer patients combined, breast cancer patients had statistically significantly higher total oopc ($393 vs. $149, p = 0.02), device costs ($142 vs. $12, p = 0.018), and family care costs ($38 vs. $3, p = 0.01). By contrast, they trended toward lower costs for travel ($225 vs. $426, p = 0.055) and had lower costs for parking ($32 vs. $53, p = 0.0198). Compared with non-breast cancer patients, patients with breast cancer reported a greater perceived financial burden (31% vs. 17% p = 0.0133). INTERPRETATION: These findings highlight that financial burden for cancer patients can vary by tumour type, and that patients with breast cancer may require a different mix of supportive services than do patients with other common tumour types. Supportive care programs related to financial burden should consider the likelihood and nature of financial burden when counselling breast cancer patients.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».