Public Health Responses to Homelessness During COVID-19 in Ireland: Implications for Health Reform
Notice bibliographique
Résumé
The intersection between health and homelessness is well documented and has been made more explicit since the onset of the coronavirus disease of 2019 (COVID-19). In the Global North, COVID-19 related public health responses targeting homeless populations have varied across countries, including greater national-level financial investment, temporarily housing those in congregate facilities in ‘self-contained’ accommodation, time-limited eviction moratoriums and dedicated health system interventions across homelessness and addiction services to enable social distancing and self-isolation. Yet questions remain about the immediate and longer-term outcomes of these newly implemented responses and whether they will be sustained. Such considerations are critical and timely in countries such as Ireland, where significant health reform is underway. In this paper, we use Ireland as a case study to explore whether and how public health responses to homelessness during COVID-19 hold important insights for the development of more effective health policy. Drawing on publicly available Irish data, we present a secondary analysis of COVID-19 infection rates amongst homelessness service users as well as trends in emergency accommodation usage between 2020 and 2021. Focusing specifically on public health measures implemented during the pandemic via the health and housing systems, respectively, we discuss how such interventions may have impacted on these homelessness figures in both intended and unexpected ways. We conclude by teasing out and unpacking relevant lessons for health reform.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».