Incidence and Associated Risk Factors of Traumatic Brain Injury in a Cohort of Homeless and Vulnerably Housed Adults in 3 Canadian Cities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the factors associated with incident traumatic brain injury (TBI) among homeless and vulnerably housed persons over a 3-year follow-up period. SETTING AND PARTICIPANTS: Data were obtained from the Health and Housing in Transition study, which tracked the health and housing status of 1190 homeless or vulnerably housed individuals in 3 Canadian cities for 3 years. DESIGN AND MAIN MEASURES: Main measure was self-reported incident TBI during the follow-up period. Factors associated with TBI were ascertained using mixed-effects logistic regression. RESULTS: During first, second, and third years of follow-up, 187 (19.4%), 166 (17.1%), and 172 (17.9%) participants reported a minimum of 1 incident TBI, respectively. Among 825 participants with available data for all 3 years of follow-up, 307 (37.2%) reported at least 1 incident TBI during the 3-year follow-up period. Lifetime prevalence of TBI, endorsing a history of mental health diagnoses at baseline, problematic alcohol and drug use, younger age, poorer mental health, and residential instability were associated with increased risk of incident TBI during follow-up period. CONCLUSION: Mental health support and addressing residential instability and problematic substance use may reduce further risk of TBI and its associated poor health and social outcomes 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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».