Health and social outcomes in the Housing First model: Testing the theory of change
Notice bibliographique
Résumé
Background: Homelessness continues to grow globally. The Housing First (HF) model offers immediate access to housing and support services without preconditions and has a growing body of evidence documenting its effectiveness at ending homelessness. HF has a robust theory of change that hypothesizes how unique program components (i.e., immediate access to housing, separation of services from housing, client choice, etc.) drive positive social and health changes over time. We advance the understanding of how HF causes client improvement by empirically testing this program's theory of change. Methods: Using a unique longitudinal quantitative data from the large Canadian At Home/Chez Soi Housing First trial we used path analysis to test the theory of change for Quality of Life, Crisis related events or service utilization, and Recovery. Program pathways and health and social outcomes were measured at enrolment, 6-, 12- and 24-months post-enrolment. Findings: Most hypothesized pathways were confirmed with path analysis. Confirmed pathways for two outcomes- Quality of Life (QOL) and Recovery - were similar. Health and social consultations at enrolment, health status at 6- and 12-months post enrolment, and social connectedness at 12-months were important predictors of the 24-month outcomes of Quality of Life and Recovery, but not for Crisis related events or service utilization. Interpretation: This analysis directly responds to recent calls for more empirical evidence about intervention mechanisms. Ensuring linkages to health and social service consultations for clients, supporting clients' engagement with family and community, and enabling clients to improve or maintain good health will drive better longer term client outcomes within Housing First. Funding: Funding Mental Health Commission of Canada.
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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 | 0,054 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».