A ‘snap shot’ of the health of homeless people in inner Sydney: St Vincent’s Hospital
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. The poor health profile of people who are homeless results in a disproportionate use of health resources by these people. An in-hospital count of demographic and health data of homeless patients was conducted on two occasions at St Vincent’s Hospital in Sydney as an indicator of health resource utilisation for the Sydney region. Methods. Two in-hospital counts were conducted of homeless patients within the boundaries of St Vincent’s Hospital to coincide with the inaugural City of Sydney homeless street counts in winter 2008 and summer 2009. Data collected included level of homelessness, principal diagnosis, triage category, bed occupancy and linkages to services post hospital discharge. Results. Homeless patients at St Vincent’s utilised over four times the number of acute ward beds when compared with the state average. This corresponds to a high burden of mental health, substance use and physical health comorbidities in homeless people. There was high utilisation of mental health and drug and alcohol services by homeless people, and high levels of linkages with these services post-discharge. There were relatively low rates of linkage with general practitioner and ambulatory care services. Conclusion. Increasing knowledge of the health needs of the homeless community will assist in future planning and allocation of health services. What is known about the topic? The poor health status of people who are homeless has been previously noted in the USA, Canada and Scotland. What does this paper add? Homeless people living in Sydney also have a poor health profile and a disproportionate use of health resources when compared to people in the general population. What are the implications for practitioners? Health services for homeless people should be equipped to deal with mental health, substance use and physical health comorbidities.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle