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Enregistrement W4210467926 · doi:10.1111/hex.13442

Using financial incentives to support service engagement of adults experiencing homelessness and mental illness: A qualitative analysis of key stakeholder perspectives

2022· article· en· W4210467926 sur OpenAlexafffundabout
Nadine Reid, Rebecca Brown, Cheryl Pedersen, Nicole Kozloff, Alexandra Sosnowski, Vicky Stergiopoulos

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalInstitute of Health Services and Policy ResearchUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFocus groupThematic analysisIncentiveStakeholderMental healthQualitative researchService providerPsychologyGrounded theoryCommunity engagementPublic relationsService (business)MedicineBusinessSociologyPolitical sciencePsychiatryMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Homelessness and mental illness are associated with poor service engagement, health and health service use outcomes. Existing literature suggests that financial incentives may effectively support service engagement of this population, but studies investigating key stakeholder perspectives are lacking. This study aimed to elicit, using qualitative methods, nuanced service user and provider experiences by using financial incentives to support service engagement among adults experiencing homelessness and mental illness. METHODS: This qualitative study is part of a larger mixed-methods pragmatic trial of financial incentives (Coordinated Access to Care for the Homeless-Financial Incentives [CATCH-FI]) within a community-based brief case management programme (CATCH) in Toronto, Ontario. Twenty-two CATCH-FI participants were purposefully recruited to participate in in-depth, semi-structured interviews; five CATCH service providers participated in a focus group and seven key informants in individual interviews. Data collection occurred between April 2019 and December 2020. All interviews and the focus group were audio-recorded and transcribed. Topic guides prompted participant perspectives on and experiences of using financial incentives to support engagement, health and well-being. Grounded theory and inductive thematic analysis guided coding and interpretation of transcripts. Triangulation and member-checking enhanced the analytical rigour and validity of findings. RESULTS: CATCH service providers, key informants and subgroup of CATCH-FI participants perceived financial incentives to directly facilitate service engagement. The majority of CATCH-FI participants however highlighted that intrinsic motivation and service quality may be relatively more important facilitators of engagement. Most study participants across stakeholder groups perceived that financial incentives have direct positive influences on health and well-being in enabling access to basic needs and simple pleasures. CONCLUSIONS: Our data suggest that for some adults experiencing homelessness and mental illness, financial incentives can directly support service engagement. In addition, financial incentives may positively impact health and well-being by easing financial stress and enabling deeper attention to individual health needs. Further research on the effectiveness and acceptability of financial incentives is needed to improve understanding and uptake of a promising intervention to support health and health service use outcomes in an underserved population. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: Study participants provided input into the study research questions, study design, interview guides and interpretation of findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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