Unmet Social Needs Among Cancer Survivors Who Were Concomitant Caregivers: A Cross-Sectional Analysis of the Health Information National Trends Survey
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to examine the impact of social determinants of health (SDOH) barriers, including food, housing, and transportation insecurities, on cancer survivors who also serve as caregivers (dual roles), compared with cancer survivors only, caregivers only, and the general population. A secondary aim was to assess their comfort level in sharing these barriers with health care providers. METHODS: Data were obtained from the 2022 National Cancer Institute Health Information National Trends Survey (HINTS 6), which collected information on SDOH outcomes, including food, housing, and transportation insecurities, as well as participants' comfort level in sharing their SDOH concerns with providers. We compared these outcomes across four groups: dual roles, cancer survivors only, caregivers only, and the general population. Weighted multivariable logistic regression models were used to calculate the adjusted odds ratio (aOR) of SDOH factors by cancer survivor/caregiver status. RESULTS: Overall, 49.1% of dual roles reported facing at least one form of food, housing, or transportation insecurities. Dual roles were 4.61 (aOR, 4.61 [95% CI, 2.71 to 7.84]) and 9.45 (aOR, 9.45 [95% CI, 4.45 to 20.07]) times more likely to report one or more of the above SDOH barriers compared with the general population and cancer survivors only, respectively. However, dual roles did not appear to feel more comfortable in sharing their barriers with health care providers compared with other groups. CONCLUSION: Our study highlights the significant unmet needs of cancer survivors who also serve as caregivers, as they face higher levels of SDOH barriers than both the general population and cancer survivors only. However, they did not have a greater comfort level in sharing them with providers, underscoring the necessity for targeted strategies to address the unique challenges faced by this vulnerable population.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».