The economic impact of cancer diagnosis to individuals and their families: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effect of a cancer diagnosis is wide-ranging with the potential to affect income, employment and risk of poverty. The aim of this systematic review is to identify the economic impact of a cancer diagnosis for patients and their families/caregivers. METHODS: The search covered peer-reviewed journals using MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Cochrane Library, Epistemonikos and PsycINFO databases. Quality appraisal was undertaken using CASP tools. Monetary values were converted to US Dollars/2019 using a purchasing power parities (PPP) conversion factor. The review included articles up to and including January 2020, written in English language, for patients with cancer aged ≥ 18 years and focused on the costs up to 5 years following a cancer diagnosis. RESULTS: The search was run in January 2020 and updated in November 2021. Of the 7973 articles identified, 18 met the inclusion criteria. Studies were undertaken in the USA, Ireland, Canada, Australia, France, UK, Malaysia, Pakistan, China and Sri Lanka. The majority were cohort studies. Twelve reported out-of-pocket costs (range US$16-US$2523/month per patient/caregiver) consisting of medical expenses (e.g. surgery, radiotherapy and chemotherapy) and non-medical expenses (e.g. travel, food and childcare). Fourteen studies reported patient/caregiver loss of income and lost productivity (range 14-57.8%). CONCLUSIONS: A high percentage of cancer patients and their families/caregivers experience out-of-pocket expenditure, loss of income and lost productivity. Future research is needed to observe the effects of continuing changes to healthcare policies and social protections on the economic burden among cancer patients and their families/caregivers.
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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 | 0,006 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».