MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2792916973 · doi:10.1080/15524256.2018.1432008

Challenges of Dealing with Financial Concerns during Life-Threatening Illness: Perspectives of Health Care Practitioners

2018· article· en· W2792916973 sur OpenAlexaboutno aff
Sally A. Hageman, Anita J. Tarzian, John G. Cagle

Notice bibliographique

RevueJournal of Social Work in End-of-Life & Palliative Care · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Palliative Care Research Center
Mots-clésHealth careMedicinePsychologyFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The costs of serious medical illness and end of life care are often a heavy burden for patients and families (Collins, Stepanczuk, Williams, & Rich, 2016 Collins, A., Stepanczuk, C., Williams, N., & Rich, E. (2016). Supporting better patient decisions at the point of care: What payers and delivery systems can do (Mathematica Policy Research Issue Brief). Retrieved from http://econpapers.repec.org/paper/mprmprres/6c6a86e28d7149c993713352eeceaa18.htm [Google Scholar]; Kim, 2007 Kim, P. (2007). Cost of cancer care: The patient perspective. Journal of Clinical Oncology, 25(2), 228–232. doi:10.1200/JCO.2006.07.9111[Crossref], [PubMed], [Web of Science ®] , [Google Scholar]; May et al., 2014 May, C. R., Eton, D. T., Boehmer, K., Gallacher, K., Hunt, K., MacDonald, S., … & Rogers, A. E. (2014). Rethinking the patient: Using burden of treatment theory to understand the changing dynamics of illness. BMC health services research, 14(1), 1–11. doi:10.1186/1472-6963-14-281[Crossref], [PubMed] , [Google Scholar]; Zarit, 2004 Zarit, S. H. (2004). Family care and burden at the end of life. Canadian Medical Association Journal, 170(12), 1811–1812. doi:10.1503/cmaj.1040196[Crossref], [PubMed], [Web of Science ®] , [Google Scholar]). Twenty-six practitioners, including social workers, managers/administrators, supervisors, and case managers from five health care settings, participated in qualitative semistructured interviews about financial challenges patients encountered. Seven practitioners took part in a focus group. Practitioners were recruited from hospice (n = 5), long-term care (n = 5), intensive care (n = 5), dialysis (n = 6), and oncology (n = 5). Interview and focus group questions focused on financial challenges patients encountered when facing life-threatening illness. Interview data were transcribed and thematically coded and trustworthiness of data was established with peer debriefing, member checking, and agreement on themes among the authors. Practitioners described interacting micro, meso, and macroinfluences on the financial well-being and challenges patients encountered. Microlevel influences involved patient characteristics, such as their demographic profile and/or health status that set them up for financial aptitude or challenges. Macrolevel influences involved the larger health care/safety net system, which provided valuable resources for some patients but not others. Practitioners also discussed the mesolevel of influence, the local setting where they worked to match available resources with patients’ individual needs given the constraints emerging from the micro and macrolevels. Practitioners described how they navigated the interplay of these three areas to meet patients’ needs and cope with financial challenges. Implications for practice point to directly addressing the kind of financial concerns that patients and families facing financial burden from serious medical illness have, and identifying ways to bridge knowledge and resource access gaps at the individual, organizational, and societal levels.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Social Work in End-of-Life & Palliative CareMême sujetEconomic and Financial Impacts of CancerTravaux en français237 207