A review of housing-first strategies in reducing rates of substance use amongst people experiencing homelessness
Notice bibliographique
Résumé
Substance use is a serious and prevalent health challenge among people who are homeless. The rate of alcohol use is 6 to 7 times more common in people experiencing homelessness than the general population, while approximately a quarter of all homeless individuals exhibit disordered use of one or more substances other than alcohol. Substance use is recognized as a significant risk factor for becoming homeless and is thought to complicate rehousing efforts and contribute to decreased adherence to rehabilitation programs that were and continue to be traditionally a requirement of rehousing. While studies have largely shown that housing-first strategies result in increased rates of retention in permanent housing compared to more established treatment-first strategies, it is less established whether housing-first strategies are equally successful among those homeless individuals with substance use challenges. In this review, we examine the available evidence on the efficacy of housing-first strategies in rehousing individuals with substance use challenges and in reducing the rates of substance use among people experiencing homelessness. We conclude that while housing-first strategies have not been shown to reduce rates of substance use compared to treatment-first strategies, both types of programs result in a comparable level of decrease in substance use rates despite treatment-first strategies mandating rehabilitation prior to rehousing. Finally, we provide a number of guidelines for an interdisciplinary approach to rehousing homeless individuals with substance use disorders through a housing-first strategy.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».