Housing trajectories and the risk of homelessness among new mental health service users: Protocol for the <scp>AMONT</scp> study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: High rates of mental illness among individuals experiencing homelessness, as well as documented contacts with psychiatric services prior to episodes of homelessness, indicate that early intervention could play a key role in homelessness prevention. Decision-makers and clinical teams need longitudinal data on housing trajectories following initial contact with psychiatric services, as well as on predictors of risk of housing instability and homelessness. This paper describes the AMONT study, a mixed-methods naturalistic longitudinal cohort study of individuals identified as new psychiatric service users in seven clinical sites across the province of Québec (Canada). METHODS: The goal of AMONT is to examine the housing situations of individuals over 36 months after their initial contact with psychiatric services, and to identify environmental and individual correlates and predictors of housing outcomes. Participants complete a broad battery of instruments at baseline and follow-up assessments after 24 and 36 months. We explore housing stability following an initial episode of psychiatric service use from the perspective of service users, family members, and service providers, through qualitative interviews. RESULTS AND CONCLUSIONS: The findings from the AMONT study will yield a better understanding of the residential pathways of individuals with mental illness, from their first contact with psychiatric services and for 3 years subsequently. This will inform service providers, decision-makers and managers on the specific housing concerns and issues that affect first-time mental health service users. This in turn can lead to the development and implementation of evidence-informed practices and policies that aim to prevent instability and homelessness.
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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 | 0,002 | 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 ».