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Enregistrement W2806427944 · doi:10.2196/resprot.9868

Using mHealth to Increase Treatment Utilization Among Recently Incarcerated Homeless Adults (Link2Care): Protocol for a Randomized Controlled Trial

2018· article· en· W2806427944 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer M. Reingle, Michael S. Businelle, Darla E. Kendzor, Michele Staton, Carol S. North, Michael D. Swartz

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Cancer InstituteTobacco Settlement Endowment Trust
Mots-clésMental healthSubstance abusemHealthCase managementMedicineRandomized controlled trialPsychiatryNursingPsychologyPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a significant revolving door of incarceration among homeless adults. Homeless adults who receive professional coordination of individualized care (ie, case management) during the period following their release from jail experience fewer mental health and substance use problems, are more likely to obtain stable housing, and are less likely to be reincarcerated. This is because case managers work to meet the various needs of their clients by helping them to overcome barriers to needed services (eg, food, clothing, housing, job training, substance abuse and mental health treatment, medical care, medication, social support, proof of identification, and legal aid). Many barriers (eg, limited transportation, inability to schedule appointments, and limited knowledge of available services) prevent homeless adults who were recently released from incarceration from obtaining available case management, crisis management, substance abuse, and mental health services. OBJECTIVE: The aim of the Link2Care study is to assess the effectiveness of a smartphone app for increasing case management and treatment service utilization, and in turn reduce homelessness and rearrest. The goals of this research are to (1) assess the impact of an innovative smartphone app that will prompt and directly link recently incarcerated homeless adults to community-based case management services and resources and (2) utilize in-person and smartphone-based assessments to identify key variables (eg, alcohol or drug use, social support, psychological distress, and quality of life) that predict continued homelessness and rearrest. METHODS: Homeless adults (N=432) who enroll in a shelter-based Homeless Recovery Program after release from the Dallas County Jail will be randomly assigned to one of the three treatment groups: (1) usual case management, (2) usual case management plus smartphone, and (3) usual case management with a study-provided smartphone that is preloaded with an innovative case management app (smartphone-based case management). Those assigned to smartphone-based case management will receive smartphones that prompt (twice weekly) connections to shelter-based case managers. The app will also offer direct links to case managers (available during normal business hours) and crisis interventionists (available 24 hours a day, 7 days a week) with the touch of a button. RESULTS: Recruitment began in the spring of 2018, and data collection will conclude in 2021. CONCLUSIONS: This research represents an important step toward integrated service connection and health care service provision for one of the most underserved, high need, and understudied populations in the United States. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03399500; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03399500 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6zSJwdgUS). REGISTERED REPORT IDENTIFIER: RR1-10.2196/9868.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,496
Tête enseignante GPT0,670
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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