Impact of health care costs on utilization of needed health care in the Childhood Cancer Survivor Study (CCSS).
Notice bibliographique
Résumé
20 Background: Survivors of childhood cancer face increased risks for morbidity and premature mortality due to the sequelae of their primary disease and its treatment. Survivors may be socioeconomically vulnerable, which could negatively impact their healthcare utilization. We investigated sociodemographic factors associated with forgoing needed healthcare due to cost among long-term survivors within the CCSS. Methods: From a survey of insured and uninsured survivors conducted in 2011-12, forgoing needed healthcare due to cost was determined by the question “In the past year, was there a time when you did any of the following because you were worried about the cost? (Yes/No)” with 10 response categories (e.g., skipping a test/treatment, postponing medical care, taking a smaller cost of a prescription). ‘Yes’ responses were summarized using a categorical outcome variable of 0, 1-2, or ≥ 3 instances of forgoing healthcare. Ordinal logistic regression models assessed the association of sociodemographic factors with increased instances of forgoing healthcare due to cost, including survey weights to account for stratified sampling. Results: Of 1,110 mailed surveys, we received 698 (64%) responses. Mean age at time of survey was 39.6 (range 24-60) years and average time since diagnosis was 31.3 (SD = 4.6) years. 23% of survivors reported 1-2 instances of foregoing needed healthcare and 31% reported 3 or more. Odds of more forgone needed healthcare due to costs were increased for those who were uninsured, female, and had a chronic medical condition. [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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».