Characteristics of out-of-pocket costs for cancer patients in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
8251 Background: What costs do cancer patients still incur in Ontario's publicly-funded healthcare system, which requires universal comprehensive coverage for hospital and physician costs? Methods: We surveyed 282 patients (74 breast, 70 colorectal, 68 lung, 70 prostate) at five Ontario cancer clinics between Oct 2001 and April 2003. Among the data collected in the self-administered questionnaire was information on “out-of-pocket” (OOP) costs paid in the previous month for: drugs, homecare, homemaking, complementary and alternative medicines, vitamins and supplements, family care, travel, accommodations, devices, other direct costs, as well as a question on patient burden. Results: Incurred direct costs were highest for travel and accommodations, with average reported costs per month of $372 for imputed mileage (range $0- $6180), parking/fares ($47, range $0 -$450), and accommodations ($43, range $0- $1500). Significant average costs were also reported for devices ($46, range $0 - $2350) and drugs ($45, range $0 - $1400). This data is highly skewed by the small number of patients with non-zero OOP costs. For example, only 39 of 277 reported any costs for devices in the reporting month, but those who did often paid significant amounts. Analysis of variance and regression analysis revealed that the OOP costs had statistically significant differences between the types of cancer surveyed. Factors that increase OOP costs include: younger age, no private insurance coverage, longer distances to the clinic, and more intense treatment, although these factors collectively do not explain the majority of the variation in costs (R2<0.15). Conclusions: Ontario's health care system adequately covers the majority of direct medical costs for most cancer patients; residual OOP costs tend to be moderate (excepting travel cost). However, there still remains a noticeable population that reports their financial burden associated with cancer treatment to be “significant” (16.5%) or “unmanageable” (3.9%). Author Disclosure Employment or Leadership Consultant or Advisory Stock Ownership Honoraria Research Funding Expert Testimony Other Remuneration Eli Lilly Canada, Inc. Eli Lilly & Co.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».