Material, behavioral, and psychological financial hardship among survivors of childhood cancer in the Childhood Cancer Survivor Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical financial burden includes material, behavioral, and psychological hardship and has been underinvestigated among adult survivors of childhood cancer. METHODS: A survey from 698 survivors and 210 siblings from the Childhood Cancer Survivor Study was analyzed. The intensity of financial hardship was estimated across 3 domains: 1) material, including conditions that arise from medical expenses; 2) behavioral, including coping behaviors to manage medical expenses; and 3) psychological hardship resulting from worries about medical expenses and insurance, as measured by the number of instances of each type of financial hardship (0, 1-2, and ≥3 instances). Multivariable logistic regressions were conducted to examine the clinical and sociodemographic predictors of experiencing financial hardship (0-2 vs ≥3 instances). RESULTS: The intensity of financial hardship did not significantly differ between survivors and siblings. Survivors reported more instances of material hardship than siblings (1-2 instances: 27.2% of survivors vs 22.6% of siblings; ≥3 instances: 15.9% of survivors vs 11.4% siblings; overall P = .03). In multivariable regressions, insurance was protective against all domains of financial hardship (behavioral odds ratio [OR], 0.12; 95% confidence interval [CI], 0.06-0.22; material OR, 0.37; 95% CI, 0.19-0.71; psychological OR, 0.10; 95% CI, 0.05-0.21). Survivors who were older at diagnosis, female, and with chronic health conditions generally had higher levels of hardship. Brain radiation and alkylating agents were associated with higher levels of hardship. CONCLUSIONS: Material, behavioral, and psychological financial burden among survivors of childhood cancer is common.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».