Profiles of Quality of Life in a Homeless Population
Notice bibliographique
Résumé
Quality of life (QOL) is a key indicator in mental health planning, program evaluation, and evaluation of patient outcomes. Yet few studies have focused on QOL in homeless populations. More specifically, research has yet to identify profiles of homeless individuals based on their QOL using cluster analysis. This study developed a typology of QOL for a sample of 455 homeless individuals recruited from 27 community and public organizations in Quebec (Canada). The typology was developed based on QOL scores, as well as sociodemographic, clinical, and service use variables. Study participants had to be at least 18 years old, with current or previous experience of homelessness. A questionnaire including socio-demographics, residential history, service utilization, and health-related variables was administered. Four clusters were identified using a two-step cluster analysis. QOL was highest in the cluster consisting of older women with low functional disability, and relatively few episodes of homelessness. The second cluster with high QOL scores included individuals living in temporary housing with relatively few mental health or substance use disorders (SUDs). The third cluster with low QOL included middle-aged women living in temporary housing, with criminal records, personality disorders, and SUDs. QOL was also lower in the fourth cluster composed of individuals with multiple homeless episodes and complex health problems as well as high overall service use. Findings reinforced the importance of disseminating specific programs adapted to the diverse profiles of homeless individuals, with a view toward increasing their QOL.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».