MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4403371482 · doi:10.1186/s12889-024-20312-3

Exploring the effects of COVID-19 outbreak control policies on services offered to people experiencing homelessness

2024· article· en· W4403371482 sur OpenAlexafffund
Alexa Davis, Beth Halperin, Brian Condran, Melissa Kervin, Antonia M. Di Castri, Katherine Salter, Julie A. Bettinger, Janet Parsons, Scott A. Halperin

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoDalhousie UniversityBC Children's HospitalUniversity of British ColumbiaNova Scotia Health AuthoritySt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchResearch Nova ScotiaDalhousie UniversitySt. Francis Xavier UniversityGovernment of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDalhousie Medical Research Foundation
Mots-clésPublic healthThematic analysisService providerPublic relationsContext (archaeology)MedicineQualitative researchEconomic growthBusinessEnvironmental healthNursingService (business)SociologyPolitical scienceMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic and subsequent implementation of public health policies exacerbated multiple intersecting systemic inequities, including homelessness. Housing is a key social determinant of health that played a significant part in the front-line defence against COVID-19, posing challenges for service providers working with people experiencing homelessness (PEH). Public health practitioners and not-for-profit organizations (NFPs) had to adapt existing COVID-19 policies and implement novel measures to prevent the spread of disease within congregate settings, including shelters. It is essential to share the perspectives of service providers working with PEH and their experiences implementing policies to prepare for future public health emergencies and prevent service disruptions. METHODS: In this qualitative case study, we explored how service providers in the non-profit sector interpreted, conceptualized, and implemented COVID-19 public health outbreak control policies in Nova Scotia. We interviewed 11 service providers between September and December 2020. Using thematic analysis, we identified patterns and generated themes. Local, provincial, and national policy documents were useful to situate our findings within the first year of the COVID-19 pandemic and contextualize participants' experiences. RESULTS: Implementing policies in the context of homelessness was difficult for service providers, leading to creative temporary solutions, including pop-up shelters, a dedicated housing isolation phone line, comfort stations, and harm reduction initiatives, among others. There were distinct rural challenges to navigating the pandemic, which stemmed from technology limitations, lack of public transportation, and service closures. This case study illustrates the importance of flexible and context-specific policies required to support PEH and mitigate the personal and professional impact on service providers amid a public health emergency. Innovative services and public health collaboration also exemplified the ability to enhance housing services beyond the pandemic. CONCLUSIONS: The results of this project may inform context-specific emergency preparedness and response plans for COVID-19, future public health emergencies, and ongoing housing crises.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,008
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Public Health→Même sujetHomelessness and Social Issues→Travaux en français237 207→