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Enregistrement W2981673849 · doi:10.2196/14584

Comparison of Housing First and Traditional Homeless Service Users in Eight European Countries: Protocol for a Mixed Methods, Multi-Site Study

2019· article· en· W2981673849 sur OpenAlexvenueno aff
Ronni Michelle Greenwood, Rachel M. Manning, Branagh R. O’Shaughnessy, Oisin Cross, Maria Vargas-Moniz, Pascal Auquier, Massimo Santinello, Judith Wolf, Anna Bokszczanin, Roberto Bernad, Håkan Källmén, Frederik Spinnewijn, José Ornelas

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService (business)Thematic analysisHousing FirstProtocol (science)AffordanceBusinessPublic relationsPsychologyQualitative researchMedicineMarketingMental healthSociologyPolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Homeless services expend considerable resources to provide for service users' most basic needs, such as food and shelter, but their track record for ending homelessness is disappointing. An alternative model, Housing First, reversed the order of services so that homeless individuals are offered immediate access to independent housing, with wraparound supports but no treatment or abstinence requirements. Although the evidence base for Housing First's effectiveness in ending homelessness is robust, less is known about its effectiveness in promoting recovery. OBJECTIVE: The objective of this research is to compare rehabilitation- and recovery-related outcomes of homeless services users who are engaged in either Housing First or traditional staircase services in eight European countries: France, Ireland, Italy, the Netherlands, Poland, Portugal, Spain, and Sweden. METHODS: A mixed methods, multi-site investigation of Housing First and traditional services will compare quantitative outcomes at two time points. Key rehabilitation outcomes include stable housing and psychiatric symptoms. Key growth outcomes include community integration and acquired capabilities. Semistructured interviews will be used to examine service users' experiences of environmental constraints and affordances on acquired capabilities to identify features of homeless services that enhance service users' capabilities sets. Multi-level modelling will be used to test for group differences-Housing First versus traditional services-on key outcome variables. Thematic analysis will be used to understand the ways in which service users make sense of internal and external affordances and constraints on capabilities. RESULTS: The study is registered with the European Commission (registration number: H2020-SC6-REVINEQUAL-2016/ GA726997). Two press releases, a research report to the funding body, two peer-reviewed articles, and an e-book chapter are planned for dissemination of the final results. The project was funded from September 2016 through September 2019. Expected results will be disseminated in 2019 and 2020. CONCLUSIONS: We will use the findings from this research to formulate recommendations for European social policy on the configuration of homeless services and the scaling up and scaling out of Housing First programs. From our findings, we will draw conclusions about the setting features that promote individuals' exits from homelessness, rehabilitation, and recovery. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/14584.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,005

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 Opus0,590
Tête enseignante GPT0,679
Écart entre enseignants0,089 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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