The financial burden of accessing care for people with scleroderma in Canada: a patient-oriented, cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with scleroderma require a lifetime of treatment and frequent contacts with rheumatologists and other health care professionals. Although publicly funded health care systems in Canada cover many costs, patients may still face a substantial financial burden in accessing care. The purpose of this study was to quantify out-of-pocket costs borne by people with scleroderma in Canada and compare this burden for those living in large communities and smaller communities. METHODS: We analyzed responses to a Web-based survey of people living in Canada with scleroderma. Respondents reported annual out-of-pocket medical, travel and accommodation and other nonmedical costs (2019 Canadian dollars). We used descriptive statistics to describe travel distance and out-of-pocket costs. We used a 2-part model to estimate the impact on out-of-pocket costs of living in a large urban centre (≥ 100 000 population), compared with smaller urban centres or rural areas (< 100 000 population). We generated combined mean estimates from the 2-part models using predictive margins. RESULTS: The survey included 120 people in Canada with scleroderma. The mean, annual, total out-of-pocket costs were $3357 (standard deviation $5580). Respondents living in smaller urban centres and rural areas reported higher mean total costs ($4148, 95% confidence interval [CI] $3618-$4680) and travel or accommodation costs ($1084, 95% CI $804-$1364) than those in larger urban centres (total costs $2678, 95% CI $2252-$3104; travel or accommodation costs $332, 95% CI $207-$458). INTERPRETATION: Many patients with scleroderma incur considerable out-of-pocket costs, and this burden is exacerbated for those living in smaller urban centres and rural areas. Health care systems and providers should consider ways to alleviate this burden and support equitable access to care.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».