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Enregistrement W4400272571 · doi:10.1200/go.24.00043

Financial Toxicity in Cancer Supportive Care: An International Survey

2024· article· en· W4400272571 sur OpenAlex
Alexandre Chan, Yu Ke, Mary Anne Tanay, Mary Dagsi, Cristiane Decat Bergerot, Niharika Dixit, Lawson Eng, Ana Cardeña-Gutiérrez, Changchuan Jiang, Ana I. Velázquez, Farhad Islami, Enrique Soto‐Pérez‐de‐Celis

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJCO Global Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessCancerToxicityFinanceMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The study aims to explore unmet social needs and sources of financial toxicities in patients as noted by health care professionals and researchers in cancer supportive care, shedding light on potential health disparities. METHODS: In this cross-sectional survey, we anonymously surveyed active members of the Multinational Association of Supportive Care in Cancer (MASCC). The survey, structured in three sections, included questions regarding the routine assessment of social needs during patient consultations, sociodemographic aspects, factors influencing financial toxicity (FT), perceived support for managing FT, and available/desirable resources. RESULTS: A total of 218 MASCC members were included, predominantly from high-income countries (HIC, 73.4%), with many age 41-60 years (56.5%) and female (56.9%). Drug/treatment cost and insurance coverage were the main sources for FT among the HIC, whereas participants from low-middle-income countries (LMIC) considered transportation cost, loss of employment because of cancer diagnosis, and unavailability of return-to-work services as the top three sources of FT. Respondents from LMIC (adjusted odds ratio [aOR], 3.01 [95% CI, 1.15 to 7.93]) and physicians (aOR, 2.67 [95% CI, 1.15 to 6.21]) were more likely to routinely assess financial coverages. Socioeconomic status was consistently ranked as one of the top three sources of financial toxicities by participants from LMIC (34%), HIC excluding the United States (38%), those who do not self-identify as racial/ethnic minority (36%), and physicians (40%). CONCLUSION: This global survey of health care professionals and researchers in HIC and LMIC revealed varying approaches to assessing financial coverage and social needs. Socioeconomic status emerged as a consistent concern across countries, affecting financial toxicities. The study highlights the need for tailored approaches and improved resource visibility while emphasizing clinicians' pivotal role in addressing financial aspects of cancer care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle