Clinical Management of Financial Toxicity–Identifying Opportunities through Experiential Insights of Cancer Survivors, Caregivers, and Social Workers
Notice bibliographique
Résumé
Perspectives of cancer survivors, caregivers, and social workers as key stakeholders on the clinical management of financial toxicity (FT) are critical to identify opportunities for better FT management. Semi-structured interviews (cancer survivors, caregivers) and a focus group (social workers) were undertaken using purposive sampling at a quaternary public hospital in Australia. People with any cancer diagnosis attending the hospital were eligible. Data were analysed using inductive-deductive content analysis techniques. Twenty-two stakeholders (n = 10 cancer survivors of mixed-cancer types, n = 5 caregivers, and n = 7 social workers) participated. Key findings included: (i) genuine concern for FT of cancer survivors and caregivers shown through practical support by health care and social workers; (ii) need for clarity of role and services; (iii) importance of timely information flow; and (iv) proactive navigation as a priority. While cancer survivors and caregivers received financial assistance and support from the hospital, the lack of synchronised, shared understanding of roles and services in relation to finance between cancer survivors, caregivers, and health professionals undermined the effectiveness and consistency of these services. A proactive approach to anticipate cancer survivors’ and caregivers’ needs is recommended. Future research may develop and evaluate initiatives to manage cancer survivors and families FT experiences and outcomes.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».