Disparities in healthcare costs of people experiencing homelessness in Toronto, Canada in the post COVID-19 pandemic era: a matched cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence is limited about healthcare cost disparities associated with homelessness, particularly in recent years after major policy and resource changes affecting people experiencing homelessness occurred after the onset of the COVID-19 pandemic. We estimated 1-year healthcare expenditures, overall and by type of service, among a representative sample of people experiencing homelessness in Toronto, Canada, in 2021 and 2022, and compared these to costs among matched housed and low-income housed individuals. METHODS: Data from individuals experiencing homelessness participating in the Ku-gaa-gii pimitizi-win cohort study were linked with Ontario health administrative databases. Participants (n = 640) were matched 1:5 by age, sex-assigned-at-birth and index month to presumed housed individuals (n = 3,200) and to low-income presumed housed individuals (n = 3,200). Groups were followed over 1 year to ascertain healthcare expenditures, overall and by healthcare type. Generalized linear models were used to assess unadjusted and adjusted mean cost ratios between groups. RESULTS: Average 1-year costs were $12,209 (95% CI $9,762-$14,656) among participants experiencing homelessness compared to $1,769 ($1,453-$2,085) and $1,912 ($1,510-$2,314) among housed and low-income housed individuals. Participants experiencing homelessness had nearly seven times (6.90 [95% confidence interval [CI] 5.98-7.97]) the unadjusted mean ratio (MR) of costs as compared to housed persons. After adjustment for number of comorbidities and history of healthcare for mental health and substance use disorders, participants experiencing homelessness had nearly six times (adjusted MR 5.79 [95% CI 4.13-8.12]) the expected healthcare costs of housed individuals. The two housed groups had similar costs. CONCLUSIONS: Homelessness is associated with substantial excess healthcare costs. Programs to quickly resolve and prevent cases of homelessness are likely to better meet the health and healthcare needs of this population while being a more efficient use of public resources.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».