Impact of a Housing First intervention on homeless Veterans with mental illness: a Canadian multisite randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A large proportion of homeless Veterans live with severe mental health problems. We examine the impact of a Housing First program that included recovery-oriented initiatives (assertive community treatment or intensive case management) among those homeless Veterans who participated in a multisite demonstration project on homelessness and mental health. Methods: The data come from a Canadian multisite randomized trial (ISRCTN42520374), At Home/Chez Soi, with a volunteer sample of 2,285 homeless or precariously housed individuals living with mental health problems. Of this sample, 98 individuals reported being Veterans, of whom 57 were randomized to the intervention group and 41 to the control group. The data come from self-reported measures administered at baseline and after 6, 12, 18, and 24 months from Fall 2009 to Spring 2013. Data were analyzed by fitting a mixed model for each outcome variable, and special attention was given to the event × treatment × Veteran status interaction term. Results: The Housing First approach was effective in improving housing stability, social functioning, and quality of life in homeless Veterans with mental health problems. These results are consistent with the intervention’s effectiveness with other homeless Canadians with mental health problems. Discussion: These results are consistent with those of previous US studies and suggest that a Housing First approach that includes recovery-oriented support would effectively contribute to reducing homelessness in the Canadian Veteran 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».