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Enregistrement W2044717105 · doi:10.1186/1471-2458-13-577

A cross-sectional observational study of unmet health needs among homeless and vulnerably housed adults in three Canadian cities

2013· article· en· W2044717105 sur OpenAlexafffundabout
Niran Argintaru, Catharine Chambers, Evie Gogosis, Susan Farrell, Anita Palepu, Fran Klodawsky, Stephen W. Hwang

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of OttawaSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMedicineBiostatisticsPublic healthHealth careEnvironmental healthCross-sectional studyOddsEpidemiologyLogistic regressionMental healthGerontologyQuality of life (healthcare)PopulationObservational studyOdds ratioNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Homeless persons experience a high burden of health problems; yet, they face significant barriers in accessing health care. Less is known about unmet needs for care among vulnerably housed persons who live in poor-quality or temporary housing and are at high risk of becoming homeless. The objectives of this study were to examine the prevalence of and factors associated with unmet needs for health care in a population-based sample of homeless and vulnerably housed adults in three major cities within a universal health insurance system. METHODS: Participants were recruited at shelters, meal programs, community health centers, drop-in centers, rooming houses, and single room occupancy hotels in Vancouver, Toronto, and Ottawa, Canada, throughout 2009. Baseline interviews elicited demographic characteristics, health status, and barriers to health care. Logistic regression was used to identify factors associated with self-reported unmet needs for health care in the past 12 months. RESULTS: Of the 1,181 participants included in the analysis, 445 (37%) reported unmet needs. In adjusted analyses, factors associated with a greater odds of reporting unmet needs were having employment in the past 12 months (AOR = 1.40, 95% CI = 1.03-1.91) and having ≥3 chronic health conditions (AOR = 2.17, 95% CI = 1.24-3.79). Having higher health-related quality of life (AOR = 0.21, 95% CI = 0.09-0.53), improved mental (AOR = 0.97, 95% CI = 0.96-0.98) or physical health (AOR = 0.98, 95% CI = 0.96-0.99), and having a primary care provider (AOR = 0.63, 95% CI = 0.46-0.85) decreased the odds of reporting unmet needs. CONCLUSIONS: Homeless and vulnerably housed adults have a similar likelihood of experiencing unmet health care needs. Strategies to improve access to primary care and reduce barriers to accessing care in these populations are needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,178
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations115
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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