Understanding subjective quality of life in homeless and vulnerably housed individuals: The role of housing, health, substance use, and social support
Notice bibliographique
Résumé
Much of the extant research on quality-of-life (QoL) in homelessness has focused narrowly on health-related QoL. Far less is known about broader subjective quality-of-life (SQoL). The purpose of this study was to examine levels and predictors of SQoL among homeless and vulnerably housed individuals in a 4-year longitudinal study. Data were from the Health and Housing in Transition (HHiT) study, a prospective cohort study of 1190 individuals from three Canadian cities who were homeless or vulnerably housed. SQoL was measured using a scale designed specifically for this population. Predictor variables were time-varying indicators of housing status, substance use, and social support as well as baseline measures of physical and mental health problems. Generalized estimating equation (GEE) analysis examined these predictors of SQoL, adjusting for baseline age, gender, ethnicity, employment, income, and city of residence. Participants at baseline were 18 to 80 years old (M = 42.2; SD = 10.6), 66% male, 63% White, 60% unemployed, and 50% were currently homeless. Most areas of SQoL tended toward slight satisfaction, with dissatisfaction concerning finance and employment as notable exceptions. Demographic variables were not associated with SQoL. Homelessness and self-reported presence of 3+ chronic health conditions, mental health problems, and problematic substance use, as well as lower perceived social support, were independently associated with lower SQoL. SQoL shows variation across different life areas for homeless and vulnerably housed individuals. In order to improve SQoL in this population, it is important to address poverty, employment, housing challenges, mental and physical health problems, and substance use as well as increase social supports.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».