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Enregistrement W4402737067 · doi:10.1186/s12913-024-11501-2

Disparities in healthcare costs of people experiencing homelessness in Toronto, Canada in the post COVID-19 pandemic era: a matched cohort study

2024· article· en· W4402737067 sur OpenAlexafffundabout
Lucie Richard, Brooke Carter, Rosane Nisenbaum, Mikaela Gabriel, Suzanne Stewart, Stephen W. Hwang

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoLondon Health Sciences CentreLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesSchulich School of Medicine and Dentistry, Western UniversitySchulich School of Medicine and DentistryAcademic Medical Organization of Southwestern OntarioPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchLawson Health Research Institute
Mots-clésPandemicMedicinePublic healthHealth administrationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Health informaticsNursing researchHealth care2019-20 coronavirus outbreakHealth economicsSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)CohortCohort studyEpidemiologyFamily medicineEnvironmental healthEconomic growthNursingVirologyOutbreakDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,424 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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