Financial hardship in adult survivors of childhood cancer: A report from the Childhood Cancer Survivor Study (CCSS).
Notice bibliographique
Résumé
10026 Background: The impact of childhood and adolescent cancer on the long-term financial outcomes of survivors is poorly understood. We compared financial hardship between survivors and siblings enrolled in the CCSS and identified survivors at elevated risk. Methods: Survivors treated for cancer at age < 21 years in 1970-1999 and siblings responded to a survey (23 binary-response questions) at age ≥26 years administered in 2017-2019. Principal component analysis with promax rotation extracted 3 factors with eigenvalues > 1 and KR-20 reliability coefficients > 0.7, retaining items with factor loadings > 0.4. These factors were behavioral hardship (8 items, e.g., forgone needed medical care), material hardship/financial sacrifices (8 items, e.g., problems paying medical bills) and psychological hardship (3 items, e.g., worry about having enough money to pay rent/mortgage). Factor scores were calculated by adding the item responses and dividing by their standard deviation. Multiple linear regression examined the association of sociodemographic and cancer treatment variables with factor scores. Results: Among 3349 survivors (49% male; median age [range] 40.2 [26.0-67.4] years) and 976 siblings (42% male, median age 46.5 [ 26.1-69.2] years), survivors were more likely to report being sent to debt collection (29.5 vs 21.4%), problems paying medical bills (20.0 vs 11.9%), foregoing needed medical care (13.3 vs 7.7%) and worry/stress about paying their mortgage (32.8 vs 23.2%) or having enough money to buy nutritious meals (25.0 vs 16.2%), all P < 0.001. Survivors reported greater hardship than siblings on all 3 factors: behavioral hardship (standardized mean score 0.51 vs 0.36), material hardship/financial sacrifices (0.63 vs 0.44), psychological hardship (0.69 vs 0.44), all P < 0.001. Behavioral hardship was increased by female gender (regression coefficient [ꞵ] 0.17, 95% CI 0.10-0.25), < high school (ꞵ 0.45, CI 0.12-0.79) or < college (ꞵ 0.18, CI 0.09-0.26) education, no (ꞵ 1.14, CI 0.93-1.35) or public (ꞵ 0.23, CI 0.10-0.35) health insurance, being divorced/separated (ꞵ 0.28, CI 0.10-0.46) and ≥250mg/m2 anthracycline chemotherapy (ꞵ 0.09, CI 0.00-0.19). The same variables were significantly associated with the other two hardship factors, but total body irradiation and cranial radiation also contributed to the risk of material hardship/financial sacrifices, and ≥8g/m2 cyclophosphamide equivalent dose and cranial radiation contributed to psychological hardship. Conclusions: Survivors of childhood and adolescent cancer are at elevated risk for financial hardship as compared to sibling controls. Those at highest risk can be defined using a combination of sociodemographic and treatment variables. This information can be used to inform targeted intervention strategies to reduce the risk of poor financial outcomes in this vulnerable population.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».