Housing situation and healthcare for patients in a psychiatric centre in Berlin, Germany: a cross-sectional patient survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the housing situation among people seeking psychiatric treatment in relation to morbidity and service utilisation. DESIGN: Cross-sectional patient survey. SETTING: Psychiatric centre with a defined catchment area in Berlin, Germany, March-September 2016. PARTICIPANTS: 540 psychiatric inpatients including day clinics (43.2% of all admitted patients in the study period (n=1251)). MAIN OUTCOME MEASURES: Housing status 30 days prior the interview as well as influencing variables including service use, psychiatric morbidity and sociodemographic variables. RESULTS: In our survey, 327 participants (68.7%) currently rented or owned an own apartment; 62 (13.0%) reported to be homeless (living on the street or in shelters for homeless or refugees); 87 (18.3%) were accommodated in sociotherapeutic facilities. Participants without an own apartment were more likely to be male and younger and to have a lower level of education. Homeless participants were diagnosed with a substance use disorder significantly more often (74.2%). Psychotic disorders were the highest among homeless participants (29.0%). Concerning service use, we did neither find a lower utilisation of ambulatory services nor a higher utilisation of hospital-based care among homeless participants. CONCLUSIONS: Our findings underline the need for effective housing for people with mental illness. Despite many sociotherapeutic facilities, a concerning number of people with mental illness is living in homelessness. Especially early interventions addressing substance use might prevent future homelessness.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».