Housing First Reduces Re-offending among Formerly Homeless Adults with Mental Disorders: Results of a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Homelessness and mental illness have a strong association with public disorder and criminality. Experimental evidence indicates that Housing First (HF) increases housing stability and perceived choice among those experiencing chronic homelessness and mental disorders. HF is also associated with lower residential costs than common alternative approaches. Few studies have examined the effect of HF on criminal behavior. METHODS: Individuals meeting criteria for homelessness and a current mental disorder were randomized to one of three conditions treatment as usual (reference); scattered site HF; and congregate HF. Administrative data concerning justice system events were linked in order to study prior histories of offending and to test the relationship between housing status and offending following randomization for up to two years. RESULTS: The majority of the sample (67%) was involved with the justice system, with a mean of 8.07 convictions per person in the ten years prior to recruitment. The most common category of crime was "property offences" (mean=4.09). Following randomization, the scattered site HF condition was associated with significantly lower numbers of sentences than treatment as usual (Adjusted IRR=0.29; 95% CI 0.12-0.72). Congregate HF was associated with a marginally significant reduction in sentences compared to treatment as usual (Adjusted IRR=0.55; 95% CI: 0.26-1.14). CONCLUSIONS: This study is the first randomized controlled trial to demonstrate benefits of HF among a homeless sample with mental illness in the domain of public safety and crime. Our sample was frequently involved with the justice system, with great personal and societal costs. Further implementation of HF is strongly indicated, particularly in the scattered site format. Research examining interdependencies between housing, health, and the justice system is indicated. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN57595077.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».