Examining patterns of cognitive impairment among homeless and precariously housed urban youth
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Homeless and precariously housed young people are a complex, vulnerable population frequently perceived as being difficult to engage in health and social services. Although unrecognized deficits in cognitive functioning may adversely affect their ability to access assistance and meaningfully participate in programming, few researchers have examined these deficits. The purpose of this study was to examine the extent of global and domain-specific cognitive impairment of street involved young people. METHODS: A retrospective chart review was conducted using intake data from 494 clients (64% male; average age of 21 years) enrolled in a community-based inner city mental health program in Vancouver, Canada. Descriptive statistics were used to examine performance on six cognitive domains for a subsample (N = 44) referred for neuropsychological evaluation and bivariate statistics were used to compare youth who were and were not referred. RESULTS: Cognitive impairment was evident in 80% of referred clients, with the most frequent difficulties involving attention and processing speed. Approximately 51% of clients referred for testing did not have more than a grade ten education and only 5% received government support for those with significant disabilities. Apart from alcohol use disorder, no significant differences were identified on sociodemographic and mental health variables between groups of referred and non-referred clients. CONCLUSIONS: Significant cognitive impairment was found in 80% of the young people referred for neuropsychological evaluation. This level of impairment combined with high levels of early school exiting and low levels of government support highlight the need for targeted screening to facilitate early identification and intervention.
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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 | 0,001 |
| 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 ».