Fifteen per cent of people treated for mental health disorders are homeless
Notice bibliographique
Résumé
Folsom DP, Hawthorne W, Lindamer L, et al . Prevalence and risk factors for homelessness and utilization of mental health services among 10,340 patients with serious mental illness in a large public mental health system. Am J Psychiatry 2005;162:370–6.[OpenUrl][1][CrossRef][2][PubMed][3][Web of Science][4] Q What is the prevalence of homelessness in people treated for mental health disorders? ### ![Graphic][5]</img>Design: Cross sectional study. ### ![Graphic][6]</img>Setting: Adult Mental Health Services database in San Diego County, USA, for the fiscal year 1999–2000. ### ![Graphic][7]</img>Population: 10 340 adults with a diagnosis of schizophrenia, bipolar disorder, or major depression, who received treatment at least once during the year, and had data available for ethnicity, living situation, and Global Assessment of Functioning (GAF) score. People in jail or locked psychiatric facilities were excluded. ### ![Graphic][8]</img>Assessment: People were … [1]: {openurl}?query=rft.jtitle%253DAmerican%2BJournal%2Bof%2BPsychiatry%26rft.stitle%253DAm.%2BJ.%2BPsychiatry%26rft.aulast%253DFolsom%26rft.auinit1%253DD.%2BP.%26rft.volume%253D162%26rft.issue%253D2%26rft.spage%253D370%26rft.epage%253D376%26rft.atitle%253DPrevalence%2Band%2BRisk%2BFactors%2Bfor%2BHomelessness%2Band%2BUtilization%2Bof%2BMental%2BHealth%2BServices%2BAmong%2B10%252C340%2BPatients%2BWith%2BSerious%2BMental%2BIllness%2Bin%2Ba%2BLarge%2BPublic%2BMental%2BHealth%2BSystem%26rft_id%253Dinfo%253Adoi%252F10.1176%252Fappi.ajp.162.2.370%26rft_id%253Dinfo%253Apmid%252F15677603%26rft.genre%253Darticle%26rft_val_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Ajournal%26ctx_ver%253DZ39.88-2004%26url_ver%253DZ39.88-2004%26url_ctx_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Actx [2]: /lookup/external-ref?access_num=10.1176/appi.ajp.162.2.370&link_type=DOI [3]: /lookup/external-ref?access_num=15677603&link_type=MED&atom=%2Febmental%2F8%2F4%2F118.atom [4]: /lookup/external-ref?access_num=000227210800024&link_type=ISI [5]: /embed/inline-graphic-1.gif [6]: /embed/inline-graphic-2.gif [7]: /embed/inline-graphic-3.gif [8]: /embed/inline-graphic-4.gif
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».