Evaluation of a Conference on Cancer-Related Financial and Legal Issues: A Potential Resource to Counter Financial Toxicity
Notice bibliographique
Résumé
This study describes the conception, development, and growth of the Triage Cancer Conference hosted by Triage Cancer, a national nonprofit organization providing free legal and financial education to the cancer community. We conducted a retrospective analysis of post-conference participant surveys. Descriptive statistics were calculated for participant demographics, and acceptability, feasibility, and appropriateness were evaluated. From 2016-2021, 1239 participants attended the conference and completed post-conference surveys. Participants included social workers (33%), nurses (30%), and cancer patients/survivors (21%), with representation from over 48 states. Among those who reported race, 16% were Black, and 7% were Hispanic. For acceptability, more than 90% of participants felt that the conference content, instructors, and format were suitable and useful. For feasibility, more than 90% of participants felt that the material was useful, with 93-96% reporting that they were likely to share the information and 98% reporting that they would attend another triage cancer event. Appropriateness was also high, with >80-90% reporting that the sessions met the pre-defined objectives. Triage Cancer fills an important gap in mitigating financial toxicity, and formal evaluation of these programs allows us to build evidence of the role and impact of these existing resources. Future research should focus on adding validated patient-reported outcomes, longer-term follow-up, and ensuring inclusion and evaluation of outcome metrics among vulnerable populations.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».