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Enregistrement W4286210911 · doi:10.9778/cmajo.20210334

Challenges faced by people experiencing homelessness and their providers during the COVID-19 pandemic: a qualitative study

2022· article· en· W4286210911 sur OpenAlexafffundvenueabout
Kathryn Hodwitz, Janet Parsons, Clara Juandó‐Prats, Esther Rosenthal, Amy Craig-Neil, Stephen W. Hwang, Joel Lockwood, Paul Das, Tara Kiran

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésThematic analysisPandemicAgency (philosophy)Public healthHealth careQualitative researchIsolation (microbiology)ReflexivityMedicinePsychologyGerontologyNursingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologyPolitical scienceDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People experiencing homelessness are vulnerable to SARS-CoV-2 infection and its consequences. We aimed to understand the perspectives of people experiencing homelessness, and of the health care and shelter workers who cared for them, during the COVID-19 pandemic. METHODS: We conducted an interpretivist qualitative study in Toronto, Canada, from December 2020 to June 2021. Participants were people experiencing homelessness who received SARS-CoV-2 testing, health care workers and homeless shelter staff. We recruited participants via email, telephone or recruitment flyers. Using individual interviews conducted via telephone or video call, we explored the experiences of people who were homeless during the pandemic, their interaction with shelter and health care settings, and related system challenges. We analyzed the data using reflexive thematic analysis. RESULTS: Among 26 participants were 11 men experiencing homelessness (aged 28-68 yr), 9 health care workers (aged 33-59 yr), 4 health care leaders (aged 37-60 yr) and 2 shelter managers (aged 47-57 yr). We generated 3 main themes: navigating the unknown, wherein participants grappled with evolving public health guidelines that did not adequately account for homeless individuals; confronting placelessness, as people experiencing homelessness often had nowhere to go owing to public closures and lack of isolation options; and struggling with powerlessness, since people experiencing homelessness lacked agency in their placelessness, and health care and shelter workers lacked control in the care they could provide. INTERPRETATION: Reduced shelter capacity, public closures and lack of isolation options during the COVID-19 pandemic exacerbated the displacement of people experiencing homelessness and led to moral distress among providers. Planning for future pandemics must account for the unique needs of those experiencing homelessness.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0140,011
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,294 · 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'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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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