Financial burden among survivors of childhood cancer: A report from the Childhood Cancer Survivor Study.
Notice bibliographique
Résumé
233 Background: Cancer diagnosis and treatment can be associated with crippling financial burden, but whether this extends long-term into survivorship is unknown. We sought to examine survivors’ out-of-pocket (OOP) medical costs and their effects. Methods: From May 2011-April 2012, we surveyed a randomly selected sample of cancer survivors from the Childhood Cancer Survivor Study to assess survivors’ 1) financial distress, 2) monetary insecurity and 3) cost-motivated health behavior in the past year. We estimated the proportion of survivors with high OOP costs (≥10% of their annual household income). To determine associations between high OOP costs and the 3 outcomes of financial burden noted above, we used logistic regression to calculate odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) for each of the outcomes, adjusting for sex, marital status, insurance, employment and income. Results: Of 1,101 mailed surveys, we received 698 (63% response) with a median age of 39 years (range 25-60) and 31 years from diagnosis (range 23-42). 9.3% (n=54) reported high OOP costs. Survivors with high OOP costs were more likely to report financial distress, monetary insecurity and cost-motivated health behavior. Conclusions: Adult survivors of childhood cancer may experience high OOP costs, resulting in significant financial burden. Our findings suggest that survivors’ OOP burdens not only influence their financial distress and monetary insecurities, but may also negatively impact their health behavior. [Table: see text]
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».