Associations Between Supported Accommodation and Health and Re-offending Outcomes: a Retrospective Data Linkage Study
Notice bibliographique
Résumé
Following release from prison, housing and health issues form a complex and mutually reinforcing dynamic, increasing reincarceration risk. Supported accommodation aims to mitigate these post-release challenges. We describe the impact of attending Rainbow Lodge (RL), a post-release supported accommodation service for men in Sydney, Australia, on criminal justice and emergency health outcomes. Our retrospective cohort study using linked administrative data includes 415 individuals referred to RL between January 2015 and October 2020. Outcomes of interest were rates of criminal charges, emergency department (ED) presentations and ambulance attendance; and time to first reincarceration, criminal charge, ED presentation and ambulance attendance. The exposure of interest was attending RL; covariates included demographic characteristics, release year and prior criminal justice and emergency health contact. Those who attended RL (n = 170, 41%) more commonly identified as Aboriginal or Torres Strait Islander (52% vs 41%; p = 0.025). There was strong evidence that attending RL reduced the incidence criminal charges (adjusted rate ratio [ARR] = 0.56; 95% confidence interval [CI] 0.340.86; p = 0.009). Absolute rates indicate a weak protective effect of RL attendance on ED presentation and ambulance attendance; however, adjusted analyses indicated no evidence of an association between attending RL and rates of ED presentations (ARR = 0.88; 95% CI = 0.65-1.21), or ambulance attendance (ARR = 0.82; 95% CI = 0.57-1.18). There was no evidence of an association between attending RL and time to first reincarceration, charge, ED presentation or ambulance attendance. Greater detail about reasons for emergency health service contact and other self-report outcome measures may better inform how supported accommodation is meeting its intended aims.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».