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Enregistrement W4393034389 · doi:10.28971/532024ha101

Addressing Housing Insecurity: Policy Analysis of Managed Care Organizations and Healthcare Providers

2023· preprint· en· W4393034389 sur OpenAlexaboutno aff
Andrea Hernández

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careSocial determinants of healthMedicaidHealth equityBusinessEquity (law)Economic growthPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An average of 4,000 Rhode Islanders experience homelessness and housing insecurity each year. A policy analysis of screening tools for Social Determinants of Health (SDOH) was conducted for Neighborhood Health Plan of Rhode Island (NHPRI), Inland Empire Health Plan, The Veteran Health Administration (VHA), The Medicaid Medical Directors Network (MMDN), Executive Office of Health and Human Services (EOHHS), RI Office of Housing and Community Development, U.S. Department of Housing and Urban Development, Keiser Permanent School of Medicine Health Systems Science, Canadian Observatory on Homelessness, and primary care offices in Indianapolis, Florida, and Indiana. The analysis revealed ineffective screening when addressing SDOH, specifically housing insecurity and homelessness. Ineffective SDOH screening within managed care organizations (MCOs) and by healthcare providers contributed to health instability. The average cost to Rhode Island taxpayers for emergency room visits for persons experiencing homelessness is $18,000 a year. A literature review of key evidence demonstrated that a standardized SDOH assessment screening tool is needed to determine the appropriate plan of care and treatment such as the Vulnerability Assessment Tool (VAT). A policy update for proper assessment and screening of SDOH is needed by local MCOs and healthcare providers to address the rising costs of healthcare and the increased needs of high-risk populations. Recommendations to adopt a similar version of the VAT as part of the health plan assessment is a possible solution towards increasing health equity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,325 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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