Economic burden of breast, cervical, and oral cancer in Bangladesh: a cost-of-illness study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breast, cervical, and oral cancers are leading causes of morbidity and mortality in Bangladesh, placing a heavy economic burden on households and the health system. Yet, this burden remains poorly understood, as no prior study has comprehensively examined their economic impact. Moreover, the profound psychological suffering experienced by patients are often overlooked in existing global evidence. Therefore, this study aims to estimate the comprehensive economic burden of breast, cervical, and oral cancers in Bangladesh from the household perspective. METHODS: Using a cross-sectional design, primary data were collected through structured interviews with 346 cancer patients. A cost-of-illness approach was employed. Direct medical and direct non-medical costs were estimated based on respondent-reported expenditures. Indirect costs, i.e.income loss, were calculated using the human capital approach. Intangible costs, reflecting pain and discomfort, were quantified using the willingness-to-pay method. RESULTS: The average total cost per patient was US$12,117, with breast cancer accounting for the highest burden. Intangible costs comprised 47.7 % of the total, underscoring the substantial psychological impact of cancer on patients. The combined national economic burden exceeded US$1.17 billion. Catastrophic health expenditure was nearly universal (99.1 %), with average treatment costs exceeding the catastrophic threshold by 44-fold. Expenditures were significantly higher among wealthier households, patients with longer disease duration, and those seeking care from multiple facilities. CONCLUSION: Breast, cervical, and oral cancers impose a major financial and psychological burden on households in Bangladesh. The near-universal catastrophic health expenditure and high intangible costs highlight the urgent need for accessible and affordable cancer care. POLICY SUMMARY: Policies should strengthen financial protection, decentralize diagnosis and treatment, introduce insurance with cancer-specific benefits, establish an effective referral system, integrate psychosocial support and strengthen early detection programs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».