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Enregistrement W4303449353 · doi:10.1371/journal.pone.0274672

Income assistance use among young adults who were in British Columbia special education: A longitudinal cohort study

2022· article· en· W4303449353 sur OpenAlexafffundabout
Craig William Michael Scott, Matthew Russell, Suzanne Tough, Jennifer Zwicker

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealthcare innovation and challenges
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesKids Brain Health NetworkCanada Research ChairsCanadian Institutes of Health ResearchSinneave Family Foundation
Mots-clésPovertyYoung adultGerontologyCohortSpecial educationPopulationCohort studyMedicineEducational attainmentDemographyEnvironmental healthPsychologyEconomic growthSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Persons with disability (PWD) experience disproportionately high poverty rates in Canada. This trend is apparent especially among youth compared to those who develop disabilities later in life. PWD in poverty have additional needs that increase barriers to full participation in society and translate to higher basic costs for daily living. Despite the existence of income assistance programs in Canada to mitigate income inequalities faced by PWDs, access to these programs can be limited. OBJECTIVE: To describe use of income assistance for young adults with disability in British Columbia for the development of potential approaches to improve realized access to these programs. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study using British Columbia linked administrative data. We described differences in income assistance use among PWD by the level of special education funding received during primary school education (from most to least; Level 1, Level 2, Level 3, Unfunded, and no special education) and family composition. We also provided longitudinal patterns of income assistance use. RESULTS: Of 218,324 young adults, 88% received no special education, 0.1% used Level One, 1.6% used Level Two, 2.9% used Level Three, and 7.1% used Unfunded special education coding. Young adults with Level One special education funding had the highest rates of hospitalizations and continuing care, with no hospitalization due to homelessness. Those with Level Three special education coding had higher rates of hospitalization and hospitalization due to homelessness than Level Two young adults. When transitioning to adulthood initially, Level One and Two funded individuals used relatively more disability income assistance than individuals from the other funding levels. Nearly all BCEA users with higher funded special education codes used this disability-specific program, while lesser funded special education codes used the Temporary Assistance more frequently, for a longer duration and were more likely to be persistent Temporary Assistance users. CONCLUSIONS: Sustainable and reliable access to income assistance programs remains an issue across the heterogeneity of needs faced by young adults with disability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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