Financial Toxicity in the Clinical Encounter: A Paired Survey of Patient and Clinician Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To compare the agreement between patient and clinician perceptions of care-related financial issues. Patients and Methods: We surveyed patient-clinician dyads immediately after an outpatient medical encounter between September 2019 and May 2021. They were asked to separately rate (1-10) patient's level of difficulty in paying medical bills and the importance of discussing cost issues with that patient during clinical encounters. We calculated agreement between patient-clinician ratings using the intraclass correlation coefficient and used random effects regression models to identify patient predictors of paired score differences in difficulty and importance of ratings. Results: 58 pairs of patients (n=58) and clinicians (n=40) completed the survey. Patient-clinician agreement was poor for both measures, but higher for difficulty in paying medical bills (intraclass correlation coefficient=0.375; 95% CI, 0.13-0.57) than for the importance of discussing cost (-0.051; 95% CI, -0.31 to 0.21). Agreement on difficulty in paying medical bills was not lower in encounters with conversations about the cost of care. In adjusted models, poor patient-clinician agreement on difficulty in paying medical bills was associated with lower patient socioeconomic status and education level, whereas poor agreement on patient-perceived importance of discussing cost was significant for patients who were White, married, reported 1 or more long-term conditions, and had higher education and income levels. Conclusion: Even in encounters where cost conversations occurred, there was poor patient-clinician agreement on ratings of the patient's difficulty in paying medical bills and perceived importance of discussing cost issues. Clinicians need more training and support in detecting the level of financial burden and tailoring cost conversations to the needs of individual patients.
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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 | 0,013 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».