Medical financial hardship between young adult cancer survivors and matched individuals without cancer in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Young adult cancer survivors face medical financial hardships that may lead to delaying or forgoing medical care. This study describes the medical financial difficulties young adult cancer survivors in the United States experience in the post-Patient Protection and Affordable Care Act period. METHOD: We identified 1009 cancer survivors aged 18 to 39 years from the National Health Interview Survey (2015-2022) and matched 963 (95%) cancer survivors to 2733 control individuals using nearest-neighbor matching. We used conditional logistic regression to examine the association between cancer history and medical financial hardship and to assess whether this association varied by age, sex, race and ethnicity, and region of residence. RESULTS: Compared with those who did not have a history of cancer, young adult cancer survivors were more likely to report material financial hardship (22.8% vs 15.2%; odds ratio = 1.65, 95% confidence interval = 1.50 to 1.81) and behavior-related financial hardship (34.3% vs 24.4%; odds ratio = 1.62, 95% confidence interval = 1.49 to 1.76) but not psychological financial hardship (52.6% vs 50.9%; odds ratio = 1.07, 95% confidence interval = 0.99 to 1.16). Young adult cancer survivors who were Hispanic or lived in the Midwest and South were more likely to report psychological financial hardship than their counterparts. CONCLUSIONS: We found that young adult cancer survivors were more likely to experience material and behavior-related financial hardship than young adults without a history of cancer. We also identified specific subgroups of young adult cancer survivors that may benefit from targeted policies and interventions to alleviate medical financial hardship.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».