Characterizing Traumatic Brain Injury and Its Association with Losing Stable Housing in a Community-based Sample
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Traumatic brain injury (TBI) is increasingly recognized as a common and impactful health determinant in homeless and precariously housed populations. We sought to describe the history of TBI in a precariously housed sample and evaluate how TBI was associated with the initial loss and lifetime duration of homelessness and precarious housing. Method: We characterized the prevalence, mechanisms, and sex difference of lifetime TBI in a precariously housed sample. We also examined the impact of TBI severity and timing on becoming and staying homeless or precariously housed; 285 precariously housed participants completed the Brain Injury Screening Questionnaire in addition to other health assessments. Results: A history of TBI was reported in 82.1% of the sample, with 64.6% reporting > 1 TBI, and 21.4% reporting a moderate or severe TBI. Assault was the most common mechanism of injury overall, and females reported significantly more traumatic brain injuries due to physical abuse than males (adjusted OR = 1.26, 95% CI = 1.14 to 1.39, P < 0.0001). The first moderate or severe TBI was significantly closer to the first experience of homelessness ( b = 2.79, P = 0.003) and precarious housing ( b = 2.69, P < 0.0001) than was the first mild TBI. In participants who received their first TBI prior to becoming homeless or precariously housed, traumatic brain injuries more proximal to the initial loss of stable housing were associated with a longer lifetime duration of homelessness (RR = 1.04, 95% CI = 1.02 to 1.06, P < 0.0001) and precarious housing (RR = 1.03, 95% CI = 1.01 to 1.04, P < 0.0001). Conclusions: These findings demonstrate the high prevalence of TBI in this vulnerable population, and that aspects of TBI severity and timing are associated with the loss and lifetime duration of stable housing.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».