Patient and Family Financial Burden in Cancer: A Focus on Differences across Four Provinces, and Reduced Spending Including Decisions to Forego Care in Canada
Notice bibliographique
Résumé
GOAL: This study aimed to examine provincial differences in patient spending for cancer care and reductions in household spending including decisions to forego care in Canada. METHODS: Nine-hundred and one patients with cancer, from twenty cancer centers across Canada, completed a self-administered questionnaire (P-SAFE version 7.2.4) (344 breast, 183 colorectal, 158 lung, and 216 prostate) measuring direct and indirect costs and spending changes. RESULTS: Provincial variations showed a high mean out-of-pocket cost (OOPC) of CAD 938 (Alberta) and a low of CAD 280 (Manitoba). Differences were influenced by age and income. Income loss was highest for Alberta (CAD 2399) and lowest for Manitoba (CAD 1126). Travel costs were highest for Alberta (CAD 294) and lowest for British Columbia (CAD 67). Parking costs were highest for Ontario (CAD 103) and lowest for Manitoba (CAD 53). A total of 41% of patients reported reducing spending, but this increased to 52% for families earning <CAD 50,000 per year. The highest national rates of decisions to forego care were in relation to vitamins/supplements, the selection made by 21.3% of those who indicated spending reductions. Reductions for complementary and alternative medicine (CAM) were made by 16.3%, and for drugs, by 12.8%. Most cost categories had higher proportions of individuals who decided to forego care when family income was <CAD 50,000 per year and for patients under 65 years of age. CONCLUSIONS: Levels of financial burden for patients with cancer in Canada vary provincially, including for OOPC, travel and parking costs, and lost income. Decisions to forego cancer care are highest in relation to vitamins/supplements, CAM, and drugs. Provincial differences suggest that regional health policies and demographics may impact patients' overall financial burden.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».