COVID-19 prevalence and infection control measures at homeless shelters and hostels in high-income countries: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has disproportionately impacted homeless populations and service workers, especially within homeless shelter/hostel settings. To date, there have been few evidence syntheses examining outbreaks of COVID-19 among both homeless shelter residents and service workers and no critical review of infection control and prevention (IPAC) measures. This scoping review offers a much-needed synthesis of COVID-19 prevalence within homeless shelters and a review of pertinent IPAC measures. METHODS: We conducted a scoping review that aimed to synthesize academic and gray literature published from March 2020 to July 2021 pertaining to (1) the prevalence of COVID-19 among both residents and staff in homeless shelters and hostels in high-income countries and (2) COVID-19 IPAC strategies applied in these settings. Two reviewers independently screened the literature from several databases that included MEDLINE, PsycInfo, and the WHO's COVID-19 Global Health Portal. The extracted data was mapped, categorized, and thematically discussed. RESULTS: Thematic analysis of 77 academic and gray literature documents revealed four key themes: (1) the demographics of COVID-19 in homeless shelters, (2) asymptomatic spread, (3) pre-existing vulnerability of people experiencing homelessness and shelters, and (4) the inconsistency and ineffectiveness of IPAC implementation. CONCLUSION: This review offers a useful glimpse into the landscape of COVID-19 outbreaks in homeless shelters/hostels and the major contributing factors to these events. This review revealed that there is no clear indication of generally accepted IPAC standards for shelter residents and workers. This review also illustrated a great need for future research to establish IPAC best practices specifically for homeless shelter/hostel contexts. Finally, the findings from this review reaffirm that homelessness prevention is key to limiting disease outbreaks and the associated negative health outcomes in shelter populations. Limitations of this review included the temporal and database constraints of the search strategy, the exclusion of quality assessments of the literature, and the absence of investigation on the influence of emerging variants on public health policy. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: This scoping review has not been registered on any database; the protocol is available on York University's Institutional Repository https://dx.doi.org/10.25071/10315/38513 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».