Describing the Medical Needs of Hawai‘i’s Houseless Population During COVID at Free Student Run Outpatient Clinics (Hawai‘i HOME Project)
Notice bibliographique
Résumé
Hawai'i experiences some of the highest rates of houselessness per capita in the country. COVID-19 has exacerbated these disparities and made it difficult for these individuals to seek medical care. Hawai'i's Houseless Outreach in Medical Education (HOME) clinic is the largest student run free clinic in the state, which provides medical services to this patient population. This article reports the demographics, medical needs, and services provided to patients of Hawai'i's HOME clinic during the era of COVID-19. From September 2020 to 2021, the HOME clinic saw 1198 unique visits with 526 distinct patients. The most common chief complaints included wound care (42.4%), pain (26.9%), and skin complaints (15.7%). A large portion of the population suffered from comorbidities including elevated blood pressure (66%), a formal reported history of hypertension (30.6%), diabetes (11.6%), and psychiatric concerns including schizophrenia (5.2%) and generalized anxiety (5.1%). Additionally, a large portion of patients (57.2%) were substance users including 17.8% of patients endorsing use of alcohol, 48.5% tobacco and 12.5% marijuana. The most common services provided were dispensation of medication (58.7%), wound cleaning/dressing changes (30.7%), and alcohol or other drug cessation counseling (25.2%). This study emphasizes that the houseless are a diverse population with complex, evolving medical needs and a high prevalence of chronic diseases and comorbidities.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».