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Enregistrement W2065744151 · doi:10.3928/02793695-20130130-02

Preventing Homelessness After Discharge from Psychiatric Wards: Perspectives of Consumers and Staff

2013· article· en· W2065744151 sur OpenAlexaff
Cheryl Forchuk, Mike Godin, Jeffrey S. Hoch, Shani Kingston-MacClure, Momodou S. Jeng, Liz Puddy, Rebecca Vann, Elsabeth Jensen

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychosocial Nursing and Mental Health Services · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of TorontoCanadian Mental Health AssociationWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)PsychiatrySupportive housingMedicineFocus groupPsychiatric hospitalNursingQualitative researchPsychologyBusinessSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After spending time in the hospital, psychiatric clients are often discharged to homeless shelters or the streets, which can place a burden on health care systems. This study examined the effects of an intervention in which psychiatric clients from acute (n = 219) and tertiary (n = 32) sites were provided with predischarge assistance in securing housing. A program evaluation design was used to examine the effectiveness of the intervention. Qualitative data were available through interviews, focus groups, and monthly meetings. The results highlight several benefits of the intervention and show that homelessness can be reduced by connecting housing support, income support, and psychiatric care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,662

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,365 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations16
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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