Financial toxicity in patients followed for branch-duct intraductal papillary mucinous neoplasms: the risk that arises from “too much” for nothing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: No data exist about financial toxicity (FT) for branch duct intraductal papillary mucinous neoplasms (BD-IPMNs). METHODS: This prospective study analyzed patients with BD-IPMNs from 2023 to 2024. Demographics, clinical data of interest, and radiological and endoscopic information were recorded for each patient. The "Comprehensive Score for Financial Toxicity" (COST) patient-reported outcome measure was used to assess financial toxicity (FT). Lower COST values indicate greater FT. A multilevel, multivariate mixed-effects model was employed. RESULTS: One hundred sixteen patients were interviewed during routine outpatient follow-up visits. Eighty patients agreed to complete the survey (68.9 %). The COST score was 18 (15-21, IQR), showing a fairly normal distribution (Shapiro-Wilk p = 0.054). The older the age at diagnosis, the greater the perception of FT (p < 0.001). As educational status increased, the FT burden also increased (-1.4 ± 0.6; p = 0.047). Private/self-employed patients (-3.7 ± 1.3; p = 0.004) and unemployed patients (-2.3 ± 1.0; p = 0.016) reported a higher perception of FT compared to pensioners or publicly employed individuals. WFs increase FT (-1.9 ± 0.8; p = 0.014). The longer the follow-up duration, the greater the FT (-0.3 ± 0.1; p = 0.043). CONCLUSION: FT can be seen in the BD-IPMN population. The patient's perspective must be taken into account during follow-up.
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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 | 0,003 |
| 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 ».