Predictors of Frequent Withdrawal Management Unit Use among Chronically Homeless, Homeless, and Housed Men: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Reports suggest that repeat users of detoxification services are less likely to get rehabilitated. The goal of this study is to determine rates and predictors of detoxification unit visits among individuals who are chronically homeless with severe drinking problems compared to those who are housed and in the general homeless population. METHODS: Visit records (n = 1027) from all inner city Toronto detoxification units (n = 5) by men (n = 169) over a 6 year period were analyzed and linked to structured interview data for three populations: chronically homeless individuals with severe drinking problems (CHDP, n = 50); members of the general homeless population (GH, n = 61); and low-income housed individuals (LIH, n = 58). RESULTS: The CHDP group had 4.13 (3.86, 4.39) detoxification unit admissions per year, 18.1 (95% CI 12.5-23.7) and 33 (95% CI 21-46) times higher than the GH and LIH groups respectively. Admission rates were 43.8 % (95% CI 32.7-54.9%) higher in the winter than summer months for the CHDP group. The proportions of stays that involved police, leaving without discharge, and staying two days or less were 74%, 75%, and 89% among CHDP, GH, and LIH subjects. CONCLUSIONS AND SCIENTIFIC SIGNIFICANCE: Rather than being a resource for achieving abstinence, frequent short visits, treatment non-compliance, higher winter visit rates suggest that detoxification units are more likely used by individuals as shelter; high rates of admission related police involvement suggest that they continue to be used as an alternative to judicial intervention into public inebriation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».