Long-term effects of cancer on earnings of childhood, adolescent and young adult cancer survivors – a population-based study from British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The patterns and determinants of long-term income among young people surviving cancer, and differences compared to peers, have not yet been fully explored. The objectives of this paper are to describe long-term income among young survivors of cancer, the impact of socio-demographic, disease, and treatment factors on long-term income, and income relative to the general population. METHODS: Retrospective cohort study with comparison group from the general population, using linked population-based registries, clinical data, and tax-records. Multivariate random effects regression models were used to determine survivor income, compare long-term income between survivors and comparators, and assess income determinants. Subjects included all residents of British Columbia (BC), Canada, diagnosed with cancer before 25 years of age and surviving 5 years or more. Comparators were selected from the BC general population matched by gender and birth year. RESULTS: Young cancer survivors earned significantly less than the general population. In addition, survivors of central nervous system tumors have significantly lower incomes than lymphoma survivors. Survivors who received radiation therapy have significantly lower income. Results should be interpreted with caution as the comparator group was matched by gender and date of birth. CONCLUSIONS: Depending on original diagnosis, treatment, and other characteristics, survivors face significantly lower income than peers and may require supports to gain and retain paid employment. Lower income will affect their opportunity for independent living, and will reduce productivity in the labour force.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».