The use of eHealth interventions among persons experiencing homelessness: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: eHealth interventions are being developed to meet the needs of diverse populations. Despite these advancements, little is known about how these interventions are used to improve the health of persons experiencing homelessness. The aim of this systematic review was to examine the feasibility, effectiveness, and experience of eHealth interventions for the homeless population. METHODS: Following PRISMA guidelines, a systematic search of PsycINFO, PubMed, Web of Science, and Google Scholar was conducted along with forward and backward citation searching to identify relevant articles. RESULTS: Eight articles met eligibility criteria. All articles were pilot or feasibility studies that used modalities, including short message service, mobile apps, computers, email, and websites, to deliver the interventions. The accessibility, flexibility, and convenience of the interventions were valued by participants. However, phone retention, limited adaptability, a high level of human involvement, and preference for in-person communication may pose future implementation challenges. CONCLUSIONS: eHealth interventions are promising digital tools that have the potential to improve access to care and service delivery. eHealth interventions are feasible and usable for persons experiencing homelessness. These interventions may have health benefits by augmenting existing services and if implementation challenges are addressed. Further evaluation of the effectiveness of eHealth interventions is needed before widespread implementation. Those with lived experience should also be engaged in developing and evaluating these interventions.
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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 | 0,008 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».