Financial Toxicity in Japanese Patients with Metastatic Renal Cell Carcinoma: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Information on the financial toxicity experienced by Japanese patients with metastatic renal cell carcinoma (mRCC) is lacking, even though Japan has its own unique public health insurance system. Thus, a web-based survey was conducted to evaluate the financial toxicity experienced by Japanese mRCC patients using the COmprehensive Score for financial Toxicity (COST) tool. This study enrolled Japanese patients who underwent, or were undergoing, systemic therapy for mRCC. The outcomes evaluated were the distribution of COST scores, the correlation between COST and quality of life (QOL) assessed by the Functional Assessment of Cancer Therapy-General (FACT-G) scale, and demographic factors associated with financial toxicity. The median (range) COST score was 19.0 (3.0-36.0). The Pearson correlation coefficient for COST and FACT-G total scores was 0.40. Univariate analysis revealed that not having private health insurance and lower household income per year were significantly associated with lower COST scores. Multivariate analyses showed that age < 65 years and not having private health insurance were significantly associated with lower COST scores. This study revealed that Japanese mRCC patients experience adverse financial impacts even under the universal health insurance coverage system available in Japan, and financial toxicity negatively affects their QOL.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».