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Enregistrement W2803624746 · doi:10.1186/s12961-018-0305-1

Problems maintaining collaborative approaches with excluded populations in a randomised control trial: lessons learned implementing Housing First in France

2018· article· en· W2803624746 sur OpenAlexaboutno aff
Pauline Rhenter, Aurélie Tinland, Julien Grard, Christian Laval, Jean Mantovani, Delphine Moreau, Benjamin Vidaud, Tim Greacen, Pascal Auquier, Vincent Girard

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondation de France
Mots-clésHousing FirstThematic analysisPoliticsPublic relationsGrey literaturePublic administrationParticipant observationSociologyPolitical scienceQualitative researchMental healthMedicineMEDLINESocial sciencePsychiatryMental illness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In 2006, a local collective combating homelessness set up an 'experimental squat' in an abandoned building in Marseille, France's second largest city. They envisioned the squat as an alternative to conventional health and social services for individuals experiencing long-term homelessness and severe psychiatric disorders. Building on what they learned from the squat, some then joined a larger coalition that succeeded in convincing national government decision-makers to develop a scientific, intervention-based programme based on the Housing First model. This article analyses the political process through which social movement activism gave way to support for a state-funded programme for homeless people with mental disorders. METHODS: A qualitative study of this political process was conducted between 2006 and 2014, using a hybrid theoretical perspective that combines attention to both top-down and bottom-up actions with a modified Advocacy Coalition Framework. In addition to document analysis of published and grey literature linked to the policy process, researchers drew on participant observation and observant participation of the political process. Data analysis consisted primarily of a thematic analysis of field-notes and semi-structured interviews with 65 relevant actors. RESULTS: A coalition of local activists, state officials and national service providers transformed knowledge about a local innovation (an experimental therapeutic squat) into the rationale for a national, scientifically based project consisting of a randomised controlled trial of four state-supported Housing First sites, costing several million euros. The coalition's strategy was two-pronged, namely to defend a social cause (the right to housing) and to promote a scientifically validated means of realising positive outcomes (housing tenure) and cost-effectiveness (reduced hospitalisation costs). CONCLUSION: Activists' self-agency, especially that of making themselves audible to public authorities, was enhanced by the coalition's ability to seize 'windows of opportunities' to their advantage. However, in contrast to the United States and Canadian Housing First contexts, which are driven by implementation science and related approaches, it was grassroots activists who promoted a scientific-technical approach among government officials unfamiliar with evidence-based practices in France. The windows of opportunity nevertheless failed to attract participation of those most in need of housing, raising the question of whether and how marginalised and/or subordinate groups can be integrated into collaborative research when a social movement-driven innovation turns into a scientific approach. TRIAL REGISTRATION: The current clinical trial number is NCT01570712 . Registered July 17, 2011. First patient enrolled August 18, 2011.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,675
Tête enseignante GPT0,594
Écart entre enseignants0,081 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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