Impact of Financial Toxicity on the Health‐Related Quality of Life and Financial Well‐Being of Cancer Patients and Survivors: A Comparative Study of the United Kingdom and United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study investigated and compared the impact of financial toxicity (FT) on the health-related quality of life (HRQoL) and financial well-being of cancer patients and survivors in the United Kingdom (UK) and United States (US). METHODS: tests were used to analyse the association between FT and (i) HRQoL whilst controlling for sociodemographic characteristics; and (ii) financial well-being. RESULTS: In the UK, health utilities of participants with no assessed experience of FT, mild FT, and moderate/severe FT were 0.81, 0.66, and 0.41, respectively, compared to 0.88, 0.71, and 0.53 in the US. Among those with moderate/severe FT, US participants had significantly higher health utilities compared to their peers in the UK (Mann Whitney test, p = 0.0369). In a pooled analysis of UK and US and after controlling for sociodemographic and clinical characteristics, mild and moderate/severe FT was negatively associated with health utilities (β coff = -0.13, 95% CI: -0.18, -0.08 and β coff = -0.28, 95% CI: -0.34, -0.21, respectively). Over half (54%) of US participants with FT were in debt with median (IQR) debt at I$11,500 (23,000), compared to 32% in the UK with median (IQR) debt at I$ 7200 (12,960). US participants with FT were 2.48 times more likely to be in debt than UK participants with FT (OR = 2.48, 95% CI: 1.46-4.21). CONCLUSIONS: FT is associated with poorer financial well-being and HRQoL among cancer patients/survivors in the US and UK. The impact of FT on financial well-being is larger in the US while the impact on HRQoL is worse in the UK. Further studies using prospective data are required to investigate the nature and extent of these relationships.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».