Public housing and healthcare use: Determining whether public housing functions as an intervention using linked population-based administrative data
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionPublic housing is a form of subsidized housing that is owned and/or managed by government. Previous research suggests that public housing has a positive impact on personal finances and education outcomes, but less is known about if/how it impacts health and healthcare use.
 Objectives and ApproachUsing linked administrative health and social data, we tested for changes in healthcare use among a cohort who moved into public housing in 2012 and 2013 in Manitoba, Canada, and compared utilization to a matched general population cohort who did not move into public housing. Generalized linear models with generalized estimating equations tested for differences in numbers of healthcare contacts in the years before and after the move-in date, adjusted for economic, residential mobility, and health characteristics. The data were modeled using a Poisson (rate ratio, RR), negative binomial (incident rate ratio, IRR), or a binomial (odds ratio, OR) distribution.
 ResultsThere were 2619 residents in the public housing cohort; 99.7% were matched to the general population. The cohort by time interaction was statistically significant for inpatient days (p
 Conclusion/ImplicationsPublic housing residents were more likely to use healthcare services than the matched population, but changes in use were similar in the two cohorts. There is little evidence that public housing impacts healthcare use, but it serves an important function of meeting basic needs for a vulnerable population group.
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 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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».