Moving from rhetoric to reality: adapting Housing First for homeless individuals with mental illness from ethno-racial groups
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The literature on interventions addressing the intersection of homelessness, mental illness and race is scant. The At Home/Chez Soi research demonstration project is a pragmatic field trial investigating a Housing First intervention for homeless individuals with mental illness in five cities across Canada. A unique focus at the Toronto site has been the development and implementation of a Housing First Ethno-Racial Intensive Case Management (HF ER-ICM) arm of the trial serving 100 homeless individuals with mental illness from ethno-racial groups. The HF ER-ICM program combines the Housing First approach with an anti-racism/anti-oppression framework of practice. This paper presents the findings of an early implementation and fidelity evaluation of the HF ER-ICM program, supplemented by participant narrative interviews to inform our understanding of the HF ER-ICM program theory. METHODS: Descriptive statistics are used to describe HF ER-ICM participant characteristics. Focus group interviews, key informant interviews and fidelity assessments were conducted between November 2010 and January 2011, as part of the program implementation evaluation. In-depth qualitative interviews with HF ER-ICM participants and control group members were conducted between March 2010 and June 2011. All qualitative data were analysed using grounded theory methodology. RESULTS: The target population had complex health and social service needs. The HF ER-ICM program enjoyed a high degree of fidelity to principles of both anti-racism/anti-oppression practice and Housing First and comprehensively addressed the housing, health and sociocultural needs of participants. Program providers reported congruence of these philosophies of practice, and program participants valued the program and its components. CONCLUSIONS: Adapting Housing First with anti-racism/anti-oppression principles offers a promising approach to serving the diverse needs of homeless people from ethno-racial groups and strengthening the service systems developed to support them. The use of fidelity and implementation evaluations can be helpful in supporting successful adaptations of programs and services.
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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 | 0,007 | 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 | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».