Factors associated with higher healthcare costs in a cohort of homeless adults with a mental illness and a general cohort of adults with a history of homelessness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthcare costs are disproportionately incurred by a relatively small group of people often described as high-cost users. Understanding the factors associated with high-cost use of health services among people experiencing homelessness could help guide service planning. METHODS: Survey data from a general cohort of adults with a history of homelessness and a cohort of homeless adults with mental illness were linked with administrative healthcare records in Ontario, Canada. Total costs were calculated using a validated costing algorithm and categorized based on population cut points for the top 5%, top 6-10%, top 11-50% and bottom 50% of users in Ontario. Multinomial logistic regression was used to identify the predisposing, enabling, and need factors associated with higher healthcare costs (with bottom 50% as the reference). RESULTS: Sixteen percent of the general homeless cohort and 30% percent of the cohort with a mental illness were in the top 5% of healthcare users in Ontario. Most healthcare costs for the top 5% of users were attributed to emergency department and inpatient service costs, while the costs from other strata were mostly for physician services, hospital outpatient clinics, and medications. The odds of being within the top 5% of users were higher for people who reported female gender, a regular medical doctor, past year acute service use, poor perceived general health and two or more diagnosed chronic conditions, and were lower for Black participants and other racialized groups. Older age was not consistently associated with higher cost use; the odds of being in the top 5% were highest for 35-to-49-year year age group in the cohort with a mental illness and similar for the 35-49 and ≥ 50-year age groups in the general homeless cohort. CONCLUSIONS: This study combines survey and administrative data from two cohorts of homeless adults to describe the distribution of healthcare costs and identify factors associated with higher cost use. These findings can inform the development of targeted interventions to improve healthcare delivery and support for people experiencing homelessness.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».