Crowdfunding in urology: Canadian perspective
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Crowdfunding is becoming an increasingly used resource for patients to cover costs related to medical care. These costs can be related directly to treatments or indirectly to loss of income or travel-related costs. Little is known as to the extent of which crowdfunding is used for urological disease here in Canada. This study offers a first look at the prevalence of crowdfunding for urological disease and the factors surrounding its use. METHODS: In January 2020, we queried the GoFundMe internal search engine for fundraising campaigns regarding urological ailments. Results were categorized according to the major organs of urological disease. RESULTS: Crowdfunding campaigns are very prevalent within several areas of urology. Prostate cancer and chronic kidney disease represent the most frequent reason for campaigns. Fundraising goals and actual funds raised for malignant disease were significantly more than for benign disease. Interestingly, there was a significant portion of crowdfunding campaigns to cover costs for non-conventional treatments and transplant tourism. CONCLUSION: Crowdfunding use to help cover direct and indirect costs of medical care is becoming increasingly apparent through several facets of medicine. This study shows that this statement holds true when looking at patients with urological disease in Canada. As urologists, we need to be aware of this trend, as it highlights the often-unforeseen financial burdens experienced by our patients.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».