Healthcare Utilization, Legal Incidents, and Victimization Following Traumatic Brain Injury in Homeless and Vulnerably Housed Individuals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize the associations between a history of traumatic brain injury (TBI) and subsequent healthcare utilization, legal involvement, and victimization. SETTING: Three major Canadian cities. PARTICIPANTS: A total of 1181 homeless and vulnerably housed adults who were single and 18 years or older. Data for 968 participants (82%) were available at 1-year follow-up. DESIGN: Prospective cohort study. Data were collected using structured, in-person interviews at baseline in 2009 and approximately 1 year after baseline. MAIN MEASURES: Self-reported TBI, 12-item Short Form Health Survey, healthcare, and criminal justice use questionnaires. RESULTS: The lifetime prevalence of TBI was 61%. A history of TBI was independently associated with emergency department (ED) use [adjusted odds ratio (AOR) = 1.5, 95% confidence interval (CI): 1.11-1.96], being arrested or incarcerated (AOR = 1.79, 95% CI: 1.3-2.48) and being a victim of physical assault (AOR = 2.81, 95% CI: 1.96-4.03) during the 1-year follow-up period. CONCLUSIONS: Homeless and vulnerably housed individuals with a lifetime history of TBI are more likely to be ED users, arrested or incarcerated, and victims of physical assault over a 1-year follow-up period even after adjustment for health status and other confounders. These findings have public health and criminal justice implications and highlight the need for effective screening, treatment, and rehabilitation for TBI in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».