<scp>Out‐of‐pocket</scp> costs associated with head and neck cancer treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Out-of-pocket costs (OOPC) associated with treatment have significant implications on quality of life and survival in cancer patients. Head and neck cancer patients face unique treatment-related challenges, but to date OOPC have been understudied in this population. AIMS: This study aims to identify and measure OOPC for patients with head and neck cancer (HNC) in Ontario. METHODS: HNC patients between 2015 and 2018 at Princess Margaret Cancer Centre in Toronto were recruited. Participants completed OOPC questionnaires and lost income questions during radiation, post-surgery, and 3, 6, 12, and 24 months after completion of treatment. Associations between OOPC and treatment modality and disease site were tested with multivariable hurdle regression. RESULTS: A total of 1545 questionnaires were completed by 657 patients. Median estimated OOPC for the total duration of treatment for participants undergoing chemoradiation was $1452 [$0-14 616], for surgery with adjuvant radiation or chemoradiation (C/RT) was $1626, for radiation therapy alone was $635, and for surgery alone was $360. The major expenses for participants at the mid-treatment time-point was travel (mean $424, standard error of the mean [SEM] $34) and meals, parking, and accommodations (mean $617, SEM $67). In multivariable analysis, chemoradiation, surgery with C/RT, and radiation were associated with significantly higher OOPC than surgery alone during treatment (791% higher, p < .001; 539% higher, p < .001; 370% higher, p < .001 respectively) among patients with non-zero OOPC. Participants with non-zero OOPC in the laryngeal cancer group paid 49% lower OOPC than those with oropharyngeal cancers in adjusted analysis (p = .025). CONCLUSIONS: Patients undergoing treatment for HNC pay significant OOPC. These costs are highest during treatment and gradually decrease over time. OOPC vary by patient demographics, clinical factors, and, in particular, treatment modality.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».