The Economic Impact on Families When a Child Is Diagnosed with Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In a study conducted in New Brunswick and Newfoundland and Labrador, we examined the economic impact on families caring for a child with cancer. METHODS: We undertook semi-structured interviews with 28 French and English families with a child diagnosed with cancer in the last 10 years. RESULTS: Families who care for a child with cancer incur considerable costs during the diagnostic, treatment, and follow-up care phases of the disease. Four major themes emerged from this qualitative study as contributing factors for these expenses: necessary travel; loss of income because of a reduction or termination of parental employment; out-of-pocket treatment expenses; and inability to draw on assistance programs to supplement or replace lost income. In addition, many of the decisions with regard to the primary caregiver were gendered. Typically, the mother is the one who terminated or reduced work hours, which affected the entire family's financial well-being. CONCLUSIONS: For families with children diagnosed with cancer, financial issues emerged as a significant concern at a time when these families were already consumed with other challenges. This economic burden can have long-term effects on the financial security, quality of life, and future well-being of the entire family, including the siblings of the affected child, but in particular the mother. Financial assistance programs for families of seriously ill children need to be revisited and expanded.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».