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Enregistrement W4391527577 · doi:10.1377/hlthaff.2023.00730

Temporary Financial Assistance Reduced The Probability Of Unstable Housing Among Veterans For More Than 1 Year

2024· article· en· W4391527577 sur OpenAlexaff
Alec B. Chapman, Daniel O. Scharfstein, Thomas Byrne, Ann Elizabeth Montgomery, Ying Suo, Atim Effiong, Tania Velasquez, Warren Pettey, Rachel Dalrymple, Jack Tsai, Richard E. Nelson

Notice bibliographique

RevueHealth Affairs · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensDalsa Corporation
Organismes subventionnairesU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésVeterans AffairsPsychological interventionFinanceBusinessMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Department of Veterans Affairs (VA) aims to reduce homelessness among veterans through programs such as Supportive Services for Veteran Families (SSVF). An important component of SSVF is temporary financial assistance. Previous research has demonstrated the effectiveness of temporary financial assistance in reducing short-term housing instability, but studies have not examined its long-term effect on housing outcomes. Using data from the VA's electronic health record system, we analyzed the effect of temporary financial assistance on veterans' housing instability for three years after entry into SSVF. We extracted housing outcomes from clinical notes, using natural language processing, and compared the probability of unstable housing among veterans who did and did not receive temporary financial assistance. We found that temporary financial assistance rapidly reduced the probability of unstable housing, but the effect attenuated after forty-five days. Our findings suggest that to maintain long-term housing stability for veterans who have exited SSVF, additional interventions may be needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,339 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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