Wage Losses in the Year After Breast Cancer: Extent and Determinants Among Canadian Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wage losses after breast cancer may result in considerable financial burden. Their assessment is made more urgent because more women now participate in the workforce and because breast cancer is managed using multiple treatment modalities that could lead to long work absences. We evaluated wage losses, their determinants, and the associations between wage losses and changes for the worse in the family's financial situation among Canadian women over the first 12 months after diagnosis of early breast cancer. METHODS: We conducted a prospective cohort study among women with breast cancer from eight hospitals throughout the province of Quebec. Information that permitted the calculation of wage losses and information on potential determinants of wage losses were collected by three pretested telephone interviews conducted over the year following the start of treatment. Information on medical characteristics was obtained from medical records. The main outcome was the proportion of annual wages lost because of breast cancer. Multivariable analysis of variance using the general linear model was used to identify personal, medical, and employment characteristics associated with the proportion of wages lost. All statistical tests were two-sided. RESULTS: Among 962 eligible breast cancer patients, 800 completed all three interviews. Of these, 459 had a paying job during the month before diagnosis. On average, these working women lost 27% of their projected usual annual wages (median = 19%) after compensation received had been taken into account. Multivariable analysis showed that a higher percentage of lost wages was statistically significantly associated with a lower level of education (P(trend) = .0018), living 50 km or more from the hospital where surgery was performed (P = .070), lower social support (P = .012), having invasive disease (P = .086), receipt of chemotherapy (P < .001), self-employment (P < .001), shorter tenure in the job (P(trend) < .001), and part-time work (P < .001). CONCLUSION: Wage losses and their effects on financial situation constitute an important adverse consequence of breast cancer in Canada.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».