Housing First for People with Severe Mental Illness Who are Homeless: A Review of the Research and Findings from the at Home—Chez soi Demonstration Project
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide a review of the extant research literature on Housing First (HF) for people with severe mental illness (SMI) who are homeless and to describe the findings of the recently completed At Home (AH)-Chez soi (CS) demonstration project. HF represents a paradigm shift in the delivery of community mental health services, whereby people with SMI who are homeless are supported through assertive community treatment or intensive case management to move into regular housing. METHOD: The AH-CS demonstration project entailed a randomized controlled trial conducted in 5 Canadian cities between 2009 and 2013. Mixed methods were used to examine the implementation of HF programs and participant outcomes, comparing 1158 people receiving HF to 990 people receiving standard care. RESULTS: Initial research conducted in the United States shows HF to be a promising approach, yielding superior outcomes in helping people to rapidly exit homelessness and establish stable housing. Findings from the AH-CS demonstration project reveal that HF can be successfully adapted to different contexts and for different populations without losing its fidelity. People receiving HF achieved superior housing outcomes and showed more rapid improvements in community functioning and quality of life than those receiving treatment as usual. CONCLUSIONS: Knowledge translation efforts have been undertaken to disseminate the positive findings and lessons learned from the AH-CS project and to scale up the HF approach across Canada.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».