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Enregistrement W2059369616 · doi:10.1188/09.cjon.501-505

Identifying Patients in Financial Need

2009· article· en· W2059369616 sur OpenAlexaffabout
Maria Mathews, Amanda D. Park

Notice bibliographique

RevueClinical journal of oncology nursing · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThematic analysisFinanceHealth careFace (sociological concept)Family medicineNursingQualitative researchBusinessEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some eligible patients with financial hardship may not be referred to assistance programs because cancer care providers do not know the full extent of patients' needs. This article describes barriers cancer care providers face in identifying patients who have financial concerns by using qualitative data from 21 interviews with providers from one Canadian province. Interviews were audio recorded, transcribed verbatim, and analyzed with a thematic approach. Four major themes emerged: no standardized approach existed for assessing needs, family members rather than patients may have better awareness of financial concerns, patients may not be forthcoming about financial concerns, and financial concerns may change over time. Adopting a standardized assessment protocol that routinely screens patients at multiple times during their care, educating patients about out-of-pocket costs, and educating providers to identify and assess financial need may enable more patients to access available financial resources. Although the Canadian and U.S. healthcare systems are different, concerns about out-of-pocket costs may be similar.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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