A qualitative study of the costs experienced by caregivers of children being treated for cancer in New Delhi, India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The allocation of time and other resources is essential to enable the treatment of children with cancer. Evidence derived from high‐income countries showcases the significant costs families may incur impacting their finances and lifestyle. However, there is a paucity of research examining the costs of childhood cancer in India, which may impact families' decision to abandon their child's treatment. Aim The aim of this study was to explore the costs experiences by caregivers of children undergoing pediatric cancer treatment in New Delhi, India. Methods A qualitative descriptive study was conducted in three cancer institutions in New Delhi. Semistructured interviews were conducted with caregivers of children with cancer in English or Hindi. Interviews were transcribed verbatim, translated into English, and analyzed using a thematic approach. Results In total, 25 caregivers of 24 children diagnosed with cancer participated in the study. Caregivers described direct, indirect, and psychosocial costs associated with their child's treatment. The primary sources of direct costs were hospital admissions, medications, food, and travel expenses. Indirect costs involved managing their child's treatment, affecting caregivers' sleep, work hours, and time spent with other family members. Psychosocial costs included coping with the uncertainty caused by a cancer diagnosis, feelings of guilt, and sadness as well as having to watch their children suffer. Caregivers accessed a network of support to cope with their child's treatment. No families abandoned treatment or indicated that they intended to do so. Conclusions The results of this study provide avenues for health care professionals and institutions to develop interventions aimed at reducing the costs associated with cancer treatment. Further research into the relationship between various costs and treatment abandonment is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».