Longitudinal Assessment of Labor Market Earnings Among Patients Diagnosed With Cancer in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Importance: To our knowledge, there have been no studies that estimated the short-, mid-, and long-term effects on cancer survivors' labor market earnings using administrative data. Objective: To estimate the change in labor market earnings due to cancer diagnosis stratified by cancer type and age category. Design, Setting, and Participants: This population-based cohort study used a retrospective analysis of Statistics Canada's administrative linkage file, which includes microdata from the 1991 Census, the Canadian Cancer Registry, mortality records, and personal income tax files. Participants included patients newly diagnosed with cancer from 1992 to 2008. All statistical analyses were finished on September 30, 2020. Exposures: Cancer diagnosis using the International Classification of Diseases, Ninth Revision, and the International Classification of Diseases, Tenth Revision. Main Outcomes and Measures: Annual and percent change in labor market earnings. The empirical strategy used a combination of the Mahalanobis distance and propensity score matching method and the difference-in-difference regression method to select a control group similar to the cancer survivors in this study and assess the association of the cancer diagnosis with labor market earnings, respectively. Results: A total of 59 532 patients with cancer and 243 446 patients without cancer were included in the main analysis. The mean (SD) age was similar between the matched treatment and control cohort (49.70 [8.1] years vs 49.68 [7.2] years), as was the proportion of females (0.49 vs 0.49), and the individual reported income ($37 937 [$18 645] vs $37 396 [$16 876]). The results showed the negative associations of cancer with labor market earnings. Additionally, the severity of the cancer was associated with labor market earnings, where cancer survivors with a severe type of cancer in terms of the 5-year survival rate are shown to have a larger and more persistent earnings difference compared with the control group. Conclusions and Relevance: The findings of this cohort study suggest that labor market earnings losses are associated with a cancer diagnosis. A better understanding of the loss of labor market earnings following cancer diagnosis and by cancer type can play an important role in starting a dialogue in future policy initiatives to mitigate the financial burden faced by cancer survivors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».