Responding to pandemics and other disease outbreaks in homeless populations: A review of the literature and content analysis
Notice bibliographique
Résumé
Considering the recent COVID-19 pandemic, we recognised a lack of synthesis amongst the available literature pertaining to the intersections of homelessness and pandemic response and planning. Therefore, the purpose of this review was to identify relevant peer-reviewed literature in this area to thematically produce evidence-based recommendations that would inform community planning and response amongst homeless populations. Although this review is inspired by the COVID-19 pandemic, our intention was to produce relevant recommendations to for all current and future outbreaks and pandemics more generally. Our search criteria focused on pandemics and rapid-spread illnesses such as contagious respiratory diseases with contact spread and with an emphasis on individuals experiencing homelessness. Content analysis methods were followed to extract and thematically synthesise key information amongst the 223 articles that matched our search criteria between the years of 1984 and 2020. Two reviewers were assigned to the screening process and used Covidence and undertook two rounds of discussion to identify and finalise themes for extraction. This review illustrates that the current breadth of academic literature on homeless populations has thus far focused on tuberculosis (TB) rather than diseases that are more recent and closely related to COVID-19-such as Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS) or H1N1. Our thematic content analysis revealed six themes that offer tangible and scalable recommendations which include (1) education and outreach, (2) adapting structure of services, (3) screening and contract tracing, (4) transmission and prevention strategies, (5) shelter protocols and (6) treatment, adherence and vaccination. The breadth and depth of reviews such as these are dependent on the quantity and quality of the available literature. Therefore, the limited existing literature outside of tuberculosis specific to homelessness in this review illustrates a need for more academic research into the intersections of pandemics and homelessness-particularly for evaluations of response and planning. Nonetheless, this review offers timely considerations for pandemic response and planning amongst homeless populations during the current COVID-19 pandemic and can facilitate future research in this area.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».