The out-of-pocket cost of breast cancer care at a public tertiary care hospital in Nigeria: an exploratory analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: in Nigeria, the incidence of breast cancer has increased by over 80% in the last four decades. This study quantifies the out-of-pocket (OOP) cost of breast cancer management and the associated rate of catastrophic healthcare expenditure (CHE) at a public tertiary care facility in Ile-Ife, Nigeria. Methods: patients treated between December 2017 - August 2018 were identified from a prospective breast cancer database. A questionnaire was developed to capture the total cost of care, including direct and indirect expenses. Three commonly used thresholds for a CHE were used in this analysis. The cost of radiotherapy and targeted therapy were captured separately. Results: data was collected from 22 eligible patients. Sixty-eight percent had no form of health insurance. The mean cost of diagnosis and treatment was $2,049 (SD $1,854). At a threshold of 10% and 25% of annual income, 95% and 86% of households experienced a CHE. Based on a household´s capacity-to-pay, 90% experienced a CHE. The mean cost of radiotherapy was $462 (SD $223) and the mean cost of trastuzumab was $6,568 (SD $2,766). Cost precluded surgery in 14% of patients with resectable disease. As a result of accessing treatment, 72% of households had to borrow money and 9% of households interrupted a child´s education. Conclusion: the out-of-pocket cost of breast cancer care in Nigeria is significant. This results in a CHE for 68-95% of households, which has significant health and economic sequelae. Greater financial protection is essential as the burden of breast cancer increases in Nigeria.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».