The Burden of Treatment Among Delhi’s Homeless: An Analysis of Street Medicine Consultations
Notice bibliographique
Résumé
Background: The health challenges faced by the homeless are widely unaccounted for in the global south. In India, the lack of a primary healthcare sector in urban areas has led informal healthcare providers, such as Street Medicine, to step in. Methods: By compiling data collected by the Centre for Equity Studies’ Street Medicine teams from June 2016 to October 2018 (n =16,635), this study provides the first empirical assessment of the homeless disease burden in a global south country, while limited to only the people experiencing homelessness that the teams treat, hence being a burden of treatment. Our analysis quantifies this burden among those who seek care from Street Medicine teams and identifies variations in this burden’s distribution across demography and time. Results: The majority (n = 13,557; 81.5%) of Street Medicine cases can be attributed to 19 diagnoses or symptoms, which are mostly therapeutically-simple conditions. The distribution of disease seems to be affected by different configurations of three characteristics: demographics (age and sex), urban geography (where homeless reside), and season. Conclusion: The Street Medicine teams must reflect on the balance they wish to achieve by addressing the relatively common and mild conditions documented in the dataset, and more severe and established diseases within homeless communities. Rapid diagnostic tests for resource-constrained settings could be integrated into Street Medicine practice in order to strengthen the data on which resource allocation decisions are made and improve assessments of homeless disease burden.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».