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Enregistrement W3155076399 · doi:10.1007/s00127-021-02093-x

Multi-trajectory group profiles of well-being and associated predictors among adults experiencing homelessness and mental illness: findings from the At Home/Chez Soi study, Toronto site

2021· article· en· W3155076399 sur OpenAlexafffundabout
Cília Mejía-Lancheros, James Lachaud, Tim Aubry, Kathryn Wiens, Patricia O’Campo, Vicky Stergiopoulos, Stephen W. Hwang

Notice bibliographique

RevueSocial Psychiatry and Psychiatric Epidemiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity of OttawaSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesMental Health CommissionOntario Ministry of Health and Long-Term CareCanadian Institutes of Health ResearchCommission de la santé mentale du Canada
Mots-clésMental healthHousing FirstPsychological resiliencePsychologyQuality of life (healthcare)Ethnic groupClinical psychologyPsychiatryWell-beingMedicineGerontologyMental illness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To conduct a multi-dimensional and time-patterned analysis to identify distinct well-being trajectory profiles over a 6-year follow-up period among adults experiencing homelessness and mental illness. METHODS: Data from 543 participants of the At Home Chez Soi study's Toronto site were examined over a 6-year follow-up period, including measures of quality of life, community functioning, housing stability, and substance use. Well-being trajectories were identified using Group-Based Trajectory Modelling. Multinomial regression was used to identify predictor variables that were associated with each well-being trajectory profile. RESULTS: Four well-being profiles were identified: low well-being, moderate well-being, good well-being, and high well-being. Factors associated with a greater likelihood of following a better well-being profile included receiving Housing First, reporting female gender and non-white ethnicity, having post-secondary studies, and reporting a high resilience level. Concurrently, factors associated with a lower likelihood of better well-being profiles were having a history of chronic homelessness, experiences of discrimination in the healthcare setting, having comorbid mental disorders and a high level of symptom severity, and reporting a history of traumatic brain injury and childhood adversity. CONCLUSIONS: Individuals experiencing homelessness follow distinct well-being profiles associated with their socio-demographic characteristics, health status, trauma history, resilience capabilities, and access to housing and support services. This work can inform integrated housing and support services to enhance the well-being trajectories of individuals experiencing homelessness. TRIAL REGISTRATION: At Home/Chez Soi trial was registered with ISRCTN, ISRCTN42520374, http://www.isrctn.com/ISRCTN42520374 .

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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