Isolation to stabilization: A Housing First approach to address homelessness in Kingston, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: Homelessness is a significant and growing public health concern across Canada. In Kingston, Ontario, the number of people experiencing chronic homelessness has more than doubled from 136 people in 2020 to 296 in 2023. INTERVENTION: An emergency shelter-in-place hotel program was established in April 2020 to provide non-congregate shelter to people experiencing homelessness and vulnerable to SARS-CoV-2 infections. Beyond preventing COVID transmission, the unintentional consequence was that a population that experienced chronic homelessness reduced drug consumption and became stable. In 2022, with increased funding from the Ministry of Health and the City of Kingston, a new Housing First program was implemented to transition individuals from homelessness to long-term stable housing. OUTCOMES: Between November 2022 and June 2023, a total of 34 clients initiated the program. Of these clients, 10 completed the program and were successfully housed, 10 remained active participants, and 14 were discharged before completion. Strengths and challenges were identified. Diverse services provided to meet the population's needs and strong collaborations with various community partners were facilitating factors. Inadequate external resources, a lack of evening and prosocial activities, and outside peers (not part of the program) who influenced recovery plans were identified as challenges. IMPLICATIONS: This program illustrates that simultaneously integrating housing, community building, mental health, and addiction services is possible and provides an innovative way to stabilize this vulnerable population of people experiencing homelessness. Results from this program and the knowledge generated through implementation are being used to further scale up the program.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».