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Enregistrement W4292337242 · doi:10.1002/hec.4579

The effects of supported housing for individuals with mental disorders

2022· article· en· W4292337242 sur OpenAlexaff
Francisca Vargas Lopes, Pieter Bakx, Sam Harper, Bastian Ravesteijn, Tom Van Ourti

Notice bibliographique

RevueHealth Economics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekErasmus Universiteit Rotterdam
Mots-clésMental healthConsumption (sociology)Work (physics)Margin (machine learning)BusinessMental health careDemographic economicsPublic economicsEconomicsPsychologyPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Societies face the challenge of providing appropriate arrangements for individuals who need living support due to their mental disorders. We estimate the effects of eligibility to the Dutch supported housing program (Beschermd Wonen), which offers a structured living environment in the community as an intermediate alternative to independent housing and inpatient care. For this, we use exogenous variation in eligibility based on conditionally random assignment of applications to assessors, and the universe of applications to supported housing in the Netherlands, linked to rich administrative data. Supported housing eligibility increases the probability of moving into supported housing and decreases the use of home care, resulting in higher total care expenditures. This increase is primarily due to the costs of supported housing, but potentially also higher consumption of curative mental health care. Supported housing eligibility reduces the total personal income and income from work. Findings do also suggest lower participation in the labor market by the individuals granted eligibility, but the labor participation of their parents increases in the long-run. Our study highlights the trade-offs of access to supported housing for those at the margin of eligibility, informing the design of long-term mental health care systems around the world.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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