Homelessness and mortality: gender, age, and housing status inequity in Korea
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We compared mortality rates among various housing statuses within the homeless population and investigated factors contributing to their deaths, including housing status, gender, and age. METHODS: Using a comprehensive multi-year dataset (n=15,445) curated by the National Tuberculosis Screening and Case Management Programs, matched with the 2019-2021 Vital Statistics Death Database and National Health Insurance claims data, we calculated age-standardized mortality rates and conducted survival analysis to estimate differences in mortality rates based on housing status. RESULTS: The mortality rate among the homeless population was twice as high as that of the general population, at 1,159.6 per 100,000 compared to 645.8 per 100,000, respectively. Cancer and cardiovascular diseases were the primary causes of death. Furthermore, individuals residing in shelter facilities faced a significantly higher risk of death than those who were rough sleeping, with an adjusted hazard ratio of 1.70 (95% confidence interval, 1.37 to 2.11). This increased risk was especially pronounced in older adults and women. CONCLUSIONS: The study highlights the urgent need for targeted interventions, as the homeless population faces significantly higher mortality rates. Older adults and women in shelter facilities are at the highest risk.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».