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Enregistrement W4300960928 · doi:10.1080/10530789.2022.2127876

The provision of dental care to emergency shelter users corresponds to lower shelter use over time among typical users

2022· article· en· W4300960928 sur OpenAlexaffabout
Ali Jadidzadeh, Luke Duignan, Daniel J. Dutton

Notice bibliographique

RevueJournal of Social Distress and the Homeless · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReceiptDental carePropensity score matchingMedicineIntervention (counseling)CohortMedical emergencyFamily medicineNursingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using linked data from emergency shelters and a dental program in Canada, we sought to determine whether dental care is associated with fewer emergency shelter stays in this retrospective cohort study. We can observe when an individual accessed free dental care and how emergency shelter use changed over four years of follow-up, matching participants to comparable controls. We estimate difference-in-differences effects for each year since receipt of dental care. We estimate models for the typical user (M-estimation) and the average user (OLS regression). We found that in years 2, 3, and 4 after care, the typical user experienced a net result of fewer shelter stays than controls. The estimated average user stayed more nights in shelter than controls over the four years after dental care, likely driven by outliers that used substantially more shelter stays than the typical user. These results are consistent with the idea that participants benefit in the long-term from dental care received while at an emergency shelter after an initial stabilization period. That is likely due to both the permanent nature of the intervention and the lack of access to publicly-funded dental care in Canada.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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