Examining the Care Experiences of People Experiencing Homelessness in Kingston
Notice bibliographique
Résumé
Background Across Canada, approximately 235,000 individuals face housing instability, and homelessness has been associated with an increased use of emergency department (ED) care. EDs are a safety net for people experiencing homelessness (PEH), when faced with limitations to primary care access, such as limited service hours and locations. PEH have reported negative ED care experiences, including feeling judged, not having health concerns taken seriously, and experiencing stigmatizing behaviour. Prior negative experiences contribute to the avoidance of care services, exacerbating issues for PEH. Objective This study examines the experiences of unhoused populations accessing ED services, to better understand the adversity they face. Methods The study is participatory and cross-sectional, using the sensemaking Spryng.io platform to survey patients at the Kingston Health Sciences Centre EDs. Sensemaking methodology (SM) uses a mixed-methods research approach that collects data through storytelling. This enables individuals to naturally convey complex information and make sense of their experiences. Within the sensemaking survey, individuals who self-identified as a PEH answered an additional subset of questions about their experiences accessing care. Follow-up focus group discussions (FGDs) will take place at St. Vincent de Paul, an organization that supports people in Kingston with resources such as food, clothes, and housing. FGDs will be used to validate the sensemaking results and co-create care improvement strategies. Conclusion By engaging PEH, our results can lead to actionable care improvement strategies. The study is also a foundation for future research collaborating with PEH and community partners, to mitigate negative care experiences.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».