Financial toxicity in hematological malignancies: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Hematologic malignancy outcomes have remarkably improved in the past decade with further advancement expected in future years. However, the detrimental effects of financial toxicity (FT) on patients with hematologic malignancies, because of both diagnoses and subsequent treatments, have not been studied comprehensively. We performed a systematic review of all studies reporting FT as a primary or secondary outcome among adult or pediatric patients with hematological malignancies. A total of 55 studies met the inclusion criteria for analysis. Across studies, 20-50% of patients reported some form of FT, including loss of work productivity, food and transportation costs, and depletion of savings. Younger age, lower-income level, unemployment, and rural residence were the most commonly identified risk factors for FT. Two studies looked at survival outcomes, with one reporting improvement in survival with a decrease in financial toxicity. However, significant heterogeneity in FT definitions was found between countries and payor systems. Only half of the studies (51%, n = 28) used validated survey instruments such as the COST assessment. The present systematic review identified that FT is common in patients with hematological malignancies and may be associated with poorer outcomes. However, studies of FT generally use non-standardized methods with cross-sectional analyses rather than longitudinal, prospective assessments. Further work is needed to standardize FT reporting and investigate measures to alleviate FT among patients with hematologic malignancies.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».