Financial hardship and neighborhood socioeconomic disadvantage in long-term childhood cancer survivors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-term survivors of childhood cancer face elevated risk for financial hardship. We evaluate whether childhood cancer survivors live in areas of greater deprivation and the association with self-reported financial hardships. METHODS: We performed a cross-sectional analysis of data from the Childhood Cancer Survivor Study between 1970 and 1999 and self-reported financial information from 2017 to 2019. We measured neighborhood deprivation with the Area Deprivation Index (ADI) based on current zip code. Financial hardship was measured with validated surveys that captured behavioral, material and financial sacrifice, and psychological hardship. Bivariate analyses described neighborhood differences between survivors and siblings. Generalized linear models estimated effect sizes between ADI and financial hardship adjusting for clinical factors and personal socioeconomic status. RESULTS: Analysis was restricted to 3475 long-term childhood cancer survivors and 923 sibling controls. Median ages at time of evaluation was 39 years (interquartile range [IQR] = 33-46 years and 47 years (IQR = 39-59 years), respectively. Survivors resided in areas with greater deprivation (ADI ≥ 50: 38.7% survivors vs 31.8% siblings; P < .001). One quintile increases in deprivation were associated with small increases in behavioral (second quintile, P = .017) and psychological financial hardship (second quintile, P = .009; third quintile, P = .014). Lower psychological financial hardship was associated with individual factors including greater household income (≥$60 000 income, P < .001) and being single (P = .048). CONCLUSIONS: Childhood cancer survivors were more likely to live in areas with socioeconomic deprivation. Neighborhood-level disadvantage and personal socioeconomic circumstances should be evaluated when trying to assist childhood cancer survivors with financial hardships.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».