T126. PSYCHIATRIC PREDICTORS FOR BECOMING HOMELESS AND EXITING HOMELESSNESS: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Homelessness is an increasing societal problem in high-income countries and often linked to psychiatric disorders. However, a study compiling the existing literature is lacking. The aim was to identify individual-level predictors for becoming homeless and exiting homelessness in a systematic review and meta-analysis. Methods We searched PubMed, EMBASE, PsycINFO, and Web of Science (up to January 2018). Becoming homeless and exiting homelessness were the outcomes. Observational studies with comparison groups from high-income countries were included. The Newcastle Ottawa Quality Assessment Scale was used for bias assessment. Random effects models were used to calculate pooled odds ratios (ORs). In all, 116 studies of predictors for becoming homeless and 18 for exiting homelessness were included. Results Psychiatric problems, especially drug use problems (OR 2.9, 95% confidence interval (CI) 1.5–5.1) and suicide attempts (OR 3.6, 95% CI 2.1–6.3) were associated with increased risk of homelessness. However, the heterogeneity was substantial in most analyses (I2>90%), and the estimates should be interpreted cautiously. Adverse life-events, including childhood abuse and foster care experiences, and past incarceration were also important predictors of homelessness. Psychotic problems (95% CI 0.4, 0.2–0.8; I2=0) and drug use problems (OR 0.7, 95% CI 0.6–0.9; I=0) reduced the chances for exiting homelessness. Female sex and having a partner increased the changes of exiting homelessness. Discussion Evidence for several psychiatric predictors for becoming homeless and exiting homelessness was identified. Additionally, socio-demographic factors, adverse life-events, and criminal behavior were important factors. There is a need for more focus on psychiatric vulnerabilities and early intervention to reduce the risk of homelessness.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».