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Enregistrement W4313417427 · doi:10.1177/0044118x221140929

Examining Risk Factors and Protective Resources as Predictors of Recovery Among Youth With Mental Illness and Lived Experience of Homelessness

2022· article· en· W4313417427 sur OpenAlexaffabout
Stéphanie Manoni-Millar, Jino Distasio, Éric Latimer, Julian M. Somers, Vicky Stergiopoulos, Nick Kerman, Laurence Roy, Tim Aubry

Notice bibliographique

RevueYouth & Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthSimon Fraser UniversityMcGill UniversityUniversity of WinnipegUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthMental illnessCommunity integrationPsychologyClinical psychologyPsychiatrySocial integrationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High level of mental health problems are a critical concern among youth experiencing or at-risk of homelessness. Using data from a randomized controlled trial on Housing First in Canada, this study examined the risk factors and protective resources associated with mental health recovery among 215 homeless youth with mental illness at baseline and at a 24-month follow-up. At study entry, higher levels of recovery were associated with a lower number of adverse childhood experiences, less frequent presence of mental health symptoms, higher level of satisfaction with social relationships, and a higher level of psychological integration at baseline. At 24-months, a lower frequency of experiencing mental health symptoms and a higher level of psychological integration were associated with a higher level of recovery. The study’s findings highlight the importance of protective resources, notably having supportive social relationships and a sense of belonging in the community as contributors to mental health recovery

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)0,004
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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