Funding Health Care for People Experiencing Homelessness: An Examination of Federally Qualified Health Centers’ Funding Streams and Homeless Patients Served (2014–2019)
Notice bibliographique
Résumé
It is estimated that three million people annually experience homelessness, with about a third of the homeless population being served by Federally Qualified Health Centers (FQHCs). Thus, FQHCs, dependent on government funding for financial viability, are vital to the infrastructure addressing the complex issues facing people experiencing homelessness. This study examines the relationship between various government funding streams and the number of homeless patients served by FQHCs. Data for this study come from three publicly available databases: the Uniform Data System (UDS), the IRS Core files, and the Area Resource File. Fixed-effects models employed examine changes across six years from 2014 to 2019. The results suggest that, on average, an additional homeless patient served increases the expenses of FQHCs more than other patients and that federal funding, specifically Health Care for the Homeless (HCH) funding, is a vital revenue source for FQHCs. We found that the number of homeless patients served is negatively associated with contemporaneous state and local funding but positively associated with substance use and anxiety disorders. Our findings have important implications for the effective management of FQHCs in the long term and for broader public policy supporting these vital elements of the social safety net.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».