《Clinical Genitourinary Cancer》：Financial Toxicity Among Long-term Prostate Cancer Survivors- Results from a population-Based Cohort
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本研究通过分析NC ProCESS队列中547名前列腺癌患者的长期随访数据，发现黑人种族和年收入低于9万美元是财务毒性的独立危险因素，而复发和治疗类型不显著相关。结论强调了社会经济因素在长期生存者财务负担中的作用，为制定针对性护理和政策措施提供了依据。
拉胡尔·D·马利（Rahul D. Mali）| 凯特琳·凯恩（Katelyn Kane）| 曹颖（Ying Cao）| 亚伦·J·卡茨（Aaron J. Katz）| 黛博拉·S·乌辛格（Deborah S. Usinger）| 罗纳德·C·陈（Ronald C. Chen）| 沈星雷（Xinglei Shen）
美国堪萨斯州堪萨斯城堪萨斯大学医学中心放射肿瘤科，邮编66160
摘要
目的
财务毒性是一个广义术语，指的是医疗治疗带来的负面财务后果，包括客观和主观方面的影响。本研究探讨了前列腺癌患者中客观财务毒性与社会经济因素、临床因素及治疗相关因素之间的关联。
方法
北卡罗来纳州前列腺癌比较疗效与生存研究（NC ProCESS）在2011-2013年间招募了该州新诊断的前列腺癌患者。患者在治疗前被纳入研究，并进行了前瞻性随访。通过使用国家健康访谈调查年度核心问卷中的5个问题来评估治疗8-10年后的财务毒性。对于根治性前列腺切除术患者，复发定义为PSA值超过0.2 ng/mL；对于放射治疗患者，则定义为PSA值高于放疗后的最低值2 ng/mL。多变量逻辑回归分析用于评估财务毒性与相关协变量之间的关联。
结果
共有547名白人和黑人患者完成了治疗8-10年后的财务毒性评估。该队列具有多样性，其中22.9%为黑人，21.4%居住在农村地区。多变量分析显示，黑人种族（OR 1.93，p=0.04）和年收入低于9万美元的家庭（p<0.01）的财务毒性风险更高。复发与财务毒性无显著关联（OR 1.25，p=0.61）。
结论
在长期前列腺癌幸存者中，种族和收入与财务毒性有关。这项研究加深了我们对财务毒性的理解，有助于推动在患者层面和政策层面采取措施，以提高长期前列腺癌幸存者的整体生活质量。
简要摘要
本研究评估了NC ProCESS队列中547名长期前列腺癌幸存者的客观财务毒性。多变量分析显示，黑人种族和较低的收入与财务毒性增加显著相关，而复发和治疗类型则无此关联。这些发现强调了社会人口学因素在患者生存中的作用，并强调了提供针对性长期护理以减轻财务负担的必要性。
部分内容摘录
引言
财务毒性是一个广义术语，指的是医疗治疗带来的负面财务后果，包括客观和主观方面的影响。1财务毒性在癌症患者中较为普遍。一项针对50岁及以上新诊断癌症患者（包括有Medicare保险和无Medicare保险的患者）的研究显示，42.4%的患者在诊断后两年内耗尽了其生活资产。2,3
前列腺癌是美国男性中最常见的癌症。
患者群体
北卡罗来纳州前列腺癌比较疗效与生存研究（NC ProCESS）是一个基于人群的队列，研究对象为2011-2013年间新诊断的局部前列腺癌患者。所有患者均在开始主要癌症治疗前被纳入研究并进行了前瞻性随访。
结果
共有547名黑人和白人前列腺癌幸存者完成了财务毒性评估并纳入分析。该队列具有社会人口学多样性，其中22.9%为黑人，70.5%的家庭年收入低于9万美元，21.4%居住在农村地区。初始治疗方式包括保守治疗（25.0%）、放射治疗（31.8%）、手术（38.6%）和其他治疗（4.6%）（表1）。
讨论
在这项研究中，来自社会人口学多样化的基于人群的队列中，五分之一的长期前列腺癌幸存者报告了财务毒性。观察到黑人患者的财务毒性情况比白人患者更严重。此外，年收入低于9万美元的个体更容易出现财务毒性。前列腺癌复发与财务毒性无显著关联。
结论
五分之一的长期前列腺癌幸存者报告存在财务毒性。黑人种族和较低的家庭收入与财务毒性增加独立相关，而在调整其他协变量后，治疗类型和复发与财务毒性无显著关联。需要进一步的研究来加深对财务毒性的理解，从而推动在患者层面和政策层面采取措施，提高前列腺癌幸存者的整体生活质量。
资金支持
本研究得到了NCI P30补充资助（P30CA168524-09S4 Chen）的支持。
数据声明
研究数据存储在机构数据库中，可根据请求提供给通讯作者。
作者贡献声明
拉胡尔·D·马利（Rahul D. Mali）：撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、方法论设计、调查、数据分析、概念构建。凯特琳·凯恩（Katelyn Kane）：撰写 – 审稿与编辑、数据验证、方法论设计、调查、数据整理、概念构建。曹颖（Ying Cao）：撰写 – 审稿与编辑、数据验证、软件应用、数据分析、数据整理。亚伦·J·卡茨（Aaron J. Katz）：撰写 – 审稿与编辑、数据可视化、软件应用、资源协调、项目管理、方法论设计。
