Financial toxicity amongst cancer patients and survivors: a comparative study of the United Kingdom and United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The study investigated the experiences of financial toxicity (FT) amongst cancer patients/survivors in the United Kingdom (UK) and the United States (USA/US). METHODS: Six hundred cancer patients/survivors residing in the UK (n = 319) or USA/US (n = 281) completed an online cross-sectional survey using the COmprehensive Score for financial Toxicity (COST)-a validated measure of FT. Severity of FT was defined as 'no' (COST scores ≥ 26), 'mild' (14-25), and 'moderate/severe' (0-13). RESULTS: Thirty-four percent of UK participants faced FT which was significantly lower compared to the USA/US at 55% (crude OR = 2.44, 95% CI 1.73-3.42). An ordered logistic regression model showed that in the USA/US, being 65 + years old (adjusted OR = 0.19, 95% CI 0.07-0.48), retired (aOR = 0.26, 95% CI 0.09-0.75), and having a higher household income (aOR ranged 0.03-0.19) decreased the risk of FT, whilst being female increased the risk (aOR = 1.83, 95% CI 1.01-3.32). In the UK, age and sex did not have an effect, but higher income and being retired showed an identical pattern compared to the US. CONCLUSIONS: FT was less prevalent and less severe in the UK, compared to the USA/US. The high prevalence of FT underscores the need to provide an additional level of protection to the most vulnerable groups than is currently offered in either country.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».