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Enregistrement W2944769752 · doi:10.1200/jgo.19.00003

Prospective Survey of Financial Toxicity Measured by the Comprehensive Score for Financial Toxicity in Japanese Patients With Cancer

2019· article· en· W2944769752 sur OpenAlexaff
Kazunori Honda, Bishal Gyawali, Masashi Ando, Ryosuke Kumanishi, Kyoko Kato, Keiji Sugiyama, Seiichiro Mitani, Toshiki Masuishi, Yukiya Narita, Hideaki Bando, Hiroya Taniguchi, Shigenori Kadowaki, Takashi Ura, Kei Muro

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineSocioeconomic statusToxicityCancerProspective cohort studyColorectal cancerFinancePopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE We previously reported on the pilot study assessing the feasibility of using the Japanese translation of the Comprehensive Score for Financial Toxicity (COST) tool to measure financial toxicity (FT) among Japanese patients with cancer. In this study, we report the results of the prospective survey assessing FT in Japanese patients with cancer using the same tool. PATIENTS AND METHODS Eligible patients were receiving chemotherapy for a solid tumor for at least 2 months. In addition to the COST survey, socioeconomic characteristics were collected by using a questionnaire and medical records. RESULTS Of the 191 patients approached, 156 (82%) responded to the questionnaire. Primary tumor sites were colorectal (n = 77; 49%), gastric (n = 39; 25%), esophageal (n = 16; 10%), thyroid (n = 9; 6%), head and neck (n = 4; 3%), and other (n = 11; 7%). Median COST score was 21 (range, 0 to 41; mean ± standard deviation, 12.1 ± 8.45), with lower COST scores indicating more severe FT. On multivariable analyses using linear regression, older age (β, 0.15 per year; 95% CI, 0.02 to 0.28; P = .02) and higher household savings (β, 8.24 per ¥15 million; 95% CI, 4.06 to 12.42; P < .001) were positively associated with COST score; nonregular employment (β, −5.37; 95% CI, −10.16 to −0.57; P = .03), retirement because of cancer (β, −5.42; 95% CI, −8.62 to −1.37; P = .009), and use of strategies to cope with the cost of cancer care (β, −5.09; 95% CI, −7.87 to −2.30; P < .001) were negatively associated with COST score. CONCLUSION Using the Japanese version of the COST tool, we identified various factors associated with FT in Japanese patients with cancer. These findings will have important implications for cancer policy planning in Japan.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations89
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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