Financial toxicity associated with conflict-induced cross-border travel for cancer care: Experience of Iraqi patients in Lebanon.
Notice bibliographique
Résumé
6562 Background: Conflict-induced cross-border travel for cancer care is commonly observed in the Middle East region. There has been very little research conducted on the impact this has on patients or on how cancer centers can adapt their services to meet the needs of this population. This study examines the experience of Iraqi patients with cancer seeking care in Lebanon at the American University of Beirut Medical Center (AUBMC). The aim of this study was to understand the social and financial context of conflict-related cross-border travel for cancer diagnosis and treatment. Methods: After IRB approval, 60 Iraqi patients and caregivers were recruited and interviewed. For background epidemiological data regarding the population of patients seeking cancer care at AUBMC, the diagnoses of adult patients with Iraqi nationality were reviewed from January 2013 to December 2016. Results: For the retrospective sample, the total number of patients was 1284 with 40% presenting with advanced solid tumors. The prospective data emphasized the difficulties around access to the necessary financial resources for cancer treatment abroad as well as patterns of mobility. Fifty four respondents (90%) reported high levels of financial distress. Patients relied upon the sale of possessions (48%), homes (30%) and vast networks to raise funds for treatment. Thematic analysis revealed several key drivers for undergoing cross-border treatment, including (1) the conflict-driven exodus of Iraqi oncology specialists; (2) destruction of hospitals or road blockages; (3) referrals by Iraqi doctors to Lebanese hospitals (4) geographical proximity of Lebanon and (5) lack of diagnostic equipment, radiotherapy machines, and reliable provision of chemotherapy in Iraqi hospitals. Conclusions: As a phenomenon distinct from medical tourism, conflict-related deficiencies in healthcare at home force patients with limited financial resources to undergo treatments in neighboring countries. We highlight the importance of shared decision-making and taking the unique socioeconomic status of this population of patients into account when planning treatment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».