The economic burden of cervical cancer on women in Uganda: Findings from a cross-sectional study conducted at two public cervical cancer clinics
Notice bibliographique
Résumé
There is limited research on how a cervical cancer diagnosis financially impacts women and their families in Uganda. This analysis aimed to describe the economic impact of cervical cancer treatment, including how it differs by socio-economic status (SES) in Uganda. We conducted a cross-sectional study from September 19, 2022 to January 17, 2023. Women were recruited from the Uganda Cancer Institute and Jinja Regional Referral Hospital, and were eligible if they were ≥ of 18 years and being treated for cervical cancer. Participants completed a survey that included questions about their out-of-pocket costs, unpaid labor, and family's economic situation. A wealth index was constructed to determine their SES. Descriptive statistics were reported. Of the 338 participants, 183 were from the lower SES. Women from the lower SES were significantly more likely to be older, have ≤ primary school education, and have a more advanced stage of cervical cancer. Over 90% of participants in both groups reported paying out-of-pocket for cervical cancer. Only 15 participants stopped treatment because they could not afford it. Women of a lower SES were significantly more likely to report borrowing money (higher SES n = 47, 30.5%; lower SES n = 84, 46.4%; p-value = 0.004) and selling possessions (higher SES n = 47, 30.5%; lower SES n = 90, 49.7%; p-value = 0.006) to pay for care. Both SES groups reported a decrease in the amount of time that they spent caring for their children since their cervical cancer diagnosis (higher SES n = 34, 31.2%; lower SES n = 36, 29.8%). Regardless of their SES, women in Uganda incur out-of-pocket costs related to their cervical cancer treatment. However, there are inequities as women from the lower SES groups were more likely to borrow funds to afford treatment. Alternative payment models and further economic support could help alleviate the financial burden of cervical cancer care in Uganda.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».