Financial toxicity among cancer patients, survivors and their families in the United Kingdom: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this scoping review was to identify key research gaps and priorities in order to advance policy and practice for people living with cancer in the UK. METHODS: The review adhered to PRISMA guidelines for scoping review. We searched MEDLINE, EMBASE, Scopus, Web of Science and Google Scholar on 16 July 2022. There were no restrictions in terms of study design and publication time; gray literature was included. The key words, 'financial' or 'economic', were combined with each of the following words 'hardship/stress/burden/distress/strain/toxicity/catastrophe/consequence/impact.' RESULTS: 29/629 studies/reports published during 1982-2022 were eligible to be included in the review. No study conducted a comprehensive inquiry and reported all aspects of financial toxicity (FT) or used a validated measure of FT. The most three commonly reported outcomes related to financial hardship were financial well-being (24/29), benefit/welfare (17/29) and mental health status (16/29). CONCLUSIONS: It is evident that FT is experienced by UK cancer patients/survivors and that the issue is under-researched. There is an urgent need for further research including rigorous studies which contribute to a comprehensive understanding about the nature and extent of FT, disparities in experience, the impacts of FT on outcomes and potential solutions to alleviate FT and related problems.
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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 | 0,016 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».