Descriptive study on the lost productivity in breast cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
6542 Background: There is a paucity of data assessing the potential impact of breast cancer diagnosis on the productivity of affected women. The objective was to identify and quantify lost productivity, health utilities and quality of life experienced in women diagnosed with breast cancer. Methods: A consecutive cross-sectional cohort of women with breast cancer (at any stage) attending outpatient clinics at Mount Sinai Hospital/Princess Margaret Hospital were eligible and consented to participate in the study. Women completed questionnaires assessing demographic and disease related information, work productivity and activity impairment utility (EQ5D VAS) and quality of life (FACT-B). Results: Data from 103 patients age 56.5 ± 11.9 years (mean +SD) were collection. Distribution of stage at diagnosis was as follows: 0 (31%), I (26%), II (10%), III (5%), IV (17%), unknown (11%). Time since diagnosis was 30.0 ± 39.1 months. Most women had recently been on active treatment for their breast cancer: chemotherapy (47%), hormone manipulation (23%), herceptin (6%), radiation (27%) and unknown (15%). 9% of women had metastatic disease, 35% had an income between $0 and $30,000. 58% of women were working full time for pay before their diagnosis, whereas only 19% were working full time for pay at the time of the assessment. At the time of the assessment, 18% were on disability leave. 8.7% of the women retired between the times of their diagnosis to the current assessment. Of those still working, a mean of 8.7 ± 11.6 days were missed from work in the previous 30 days due to problems related to breast cancer. The average number of days that employed patients actually worked (N=27) was 16.0 ± 9.0 days (range 4–30 days). 8% of patients required paid health care assistance during the past 4 weeks. 44% of patients had a spouse as an unpaid caregiver, followed by child/parent (20%) and friend (13%). Mean overall health rated by the respondents using the EQ5D VAS was 73.2 ± 16.3. The FACT-B mean was 68.0 ± 12.5 (range 27 to 98). Conclusion: Breast cancer negatively impacts work productivity and overall activity. The significant use of both paid and unpaid assistance would amount to significant societal costs which are currently not included in most cost-effectiveness analyses. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».