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Enregistrement W4224221896 · doi:10.1038/s41408-022-00671-z

Financial toxicity in hematological malignancies: a systematic review

2022· review· en· W4224221896 sur OpenAlexaff
Rahul Banerjee, Aakash Desai, Muhammad Aziz, Wade Lee‐Smith, Hira Mian, Katherine Berger, Brian McClune, Douglas W. Sborov, Muzaffar H. Qazilbash, Shaji Kumar, Ghulam Rehman Mohyuddin

Notice bibliographique

RevueBlood Cancer Journal · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalignancyInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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