Treatment Costs for Nasopharyngeal Cancer by Stages: Patients’ Experience in Sarawak General Hospital
Notice bibliographique
Résumé
The study investigates an average direct and indirect costs incurred by Nasopharyngeal Cancer (NPC) patients who received diagnosis, treatment and follow up in the Sarawak General Hospital, Kuching, Malaysia. A total of 299 NPC patients were randomly selected using a primary data collection approach from the Sarawak General Hospital between November 2018-March 2019. Information related to the average direct and indirect costs incurred by NPC patients at various stages and the sources of their financial assistance throughout the treatment periods were assorted. The study reveals that the total average cost of 169 or 56.52% of the NPC patients who received various treatment services in the public hospital is RM13,165 against RM78,860 on 130 or 43.48% of the patients received the same services in both public and private healthcare. Major sources of funding come from patients’ savings, family members, medical insurances, non-profit organization or charity, company healthcare benefits, employees’ provident fund (EPF) as well as subsidy from the government: This study suggests that the treatment cost for cancer patient is high and hence, there is a need to establish a mechanism that can provide a free screening test for NPC as a forward step to cancer prevention, while for policy makers to develop a more supportive initiative to address the needs of the poor patients.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».