Community-based services for homeless adults experiencing concurrent mental health and substance use disorders: a realist approach to synthesizing evidence
Notice bibliographique
Résumé
Consultations with community-based service providers in Toronto identified a lack of strong research evidence about successful community-based interventions that address the needs of homeless clients experiencing concurrent mental health and substance use disorders. We undertook a collaborative research effort between academic-based and community-based partners to conduct a systematic evidence synthesis drawing heavily from Pawson's realist review methodology to focus on both whether programs are successful and why and how they lead to improved outcomes. We examined scholarly and nonscholarly literature to explore program approaches and program elements that lead to improvements in mental health and substance use disorders among homeless individuals with concurrent disorders (CD). Information related to program contexts, elements, and successes and failures were extracted and further supplemented by key informant interviews and author communication regarding reviewed published studies. From the ten programs that we reviewed, we identified six important and promising program strategies that reduce mental health and, to a far lesser degree, substance use problems: client choice in treatment decision-making, positive interpersonal relationships between client and provider, assertive community treatment approaches, providing supportive housing, providing supports for instrumental needs, and nonrestrictive program approaches. These promising program strategies function, in part, by promoting and supporting autonomy among homeless adults experiencing CD. Our realist informed review is a useful methodology for synthesizing complex programming information on community-based interventions.
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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 | 0,149 | 0,339 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».