A Pragmatic Randomized Controlled Trial of Financial Incentives in Case Management for Homeless Adults With Mental Illness
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Financial incentives can facilitate behavior change and service engagement in health care settings, but research on their use with adults experiencing homelessness is limited. This study examined the effectiveness of financial incentives in improving service engagement and health outcomes among homeless adults with mental illness in Toronto. METHODS: The authors of this randomized controlled trial recruited 176 participants receiving brief multidisciplinary case management services for homeless adults with mental illness after hospital discharge. In a 1:1 randomization design, 87 participants received a financial incentive of CAN$20 for every week they remained engaged with the service for up to 6 months. The remaining 89 participants received treatment as usual. The primary outcome was service contact rates for up to 6 months of follow-up. Secondary outcomes included self-reported health status, mental health symptoms, substance use, quality of life, housing stability, acute health service use, and working alliance. Negative binomial regression models, analyses of covariance, generalized estimating equations models, and Wilcoxon rank sum tests were used to examine differences between the financial incentive and treatment-as-usual groups across outcomes of interest. RESULTS: No significant differences were found between the financial incentive and treatment-as-usual groups in service contact rates or any of the secondary outcomes examined over the 6-month period. CONCLUSIONS: In low-barrier, brief case management programs tailored to the needs of adults experiencing homelessness, financial incentives may not affect service engagement or health outcomes. Further research is needed to identify the effect of financial incentives on engagement in other services, including housing-based interventions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».