Accuracy of reported service use in a cohort of people who are chronically homeless and seriously mentally ill
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-reported service use is an integral feature of interventional research with people who are homeless and mentally ill. The objective of this study was to investigate the accuracy of self-reported involvement with major categories of publicly funded services (health, justice, social welfare) within this sub-population. METHODS: Measures were administered pre-randomization in two randomized controlled trials, using timeline follow back with calendar aids for Health, Social, and Justice Service Use, compared to linked administrative data. Variables examined were: psychiatric admissions (both extended stays of more than 6 months and two or more stays within 5 years); emergency department visits, general hospitalization and jail in the past 6 months; and income assistance in the past 1 month. Participants (n = 433) met criteria for homelessness and a least one mental illness. RESULTS: Prevalence adjusted and bias adjusted kappa (PABAK) values ranged between moderate and almost perfect for extended psychiatric hospital separations (PABAK: 0.77; 95 % confidence interval (CI) = 0.71, 0.83), multiple psychiatric hospitalizations (PABAK = 0.50, 95 % CI = 0.41, 0.59), emergency department visits (PABAK: 0.77; 95 % CI = 0.71, 0.83), jail (PABAK: 0.74; 95 % CI = 0.68, 0.81), and income assistance (PABAK: 0.82; 95 % CI = 0.76, 0.87). Significant differences in under versus over reporting were also found. CONCLUSIONS: People who are homeless and mentally ill reliably reported their overall use of health, justice, and income assistance services. Evidence of under-reporting and over-reporting of certain variables has implications for specific research questions. ISRCTN registry: 57595077 (Vancouver at Home Study: Housing First plus Assertive Community Treatment versus congregate housing plus supports versus treatment as usual); and 66721740 (Vancouver at Home study: Housing First plus Intensive Case management versus treatment as usual).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».