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Enregistrement W4404487211 · doi:10.1177/0095327x241297650

Substance Use Service Utilization and Barriers to Access Among Homeless Veterans: A Scoping Review

2024· review· en· W4404487211 sur OpenAlexaff
Jordan Babando, Justine Levesque, Danika A. Quesnel, Stephanie Laing, Nathaniel Loranger, Arielle Lomness, Philip McCristall

Notice bibliographique

RevueArmed Forces & Society · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensOntario Tech UniversityAlgonquin CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService memberSubstance useService (business)PsychologyGerontologyBusinessPolitical scienceMedicinePsychiatryMilitary personnel

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high prevalence of military veteran substance use (SU) when compared to their nonveteran counterparts has been described as an urgent public health issue. The commonality of severe mental and physical health comorbidities in this population affects their ability to recover and relates to the onset and maintenance of homelessness. While veteran-targeted housing and SU interventions exist, they are being underutilized. This scoping review synthesizes published peer-reviewed articles from 1990 to 2021 at the intersections of housing, substance abuse, and service utilization by homeless veterans. Qualitative thematic analysis of 119 retained peer-reviewed articles revealed five key themes: (1) the association between SU and housing stability, (2) gendered comparisons with service needs and provision, (3) consideration for comorbidities, (4) social support and relationship-centered interventions, and (5) barriers to health care services. This review offers a series of concerns, outcomes, and recommendations that might be valuable for practitioners, health care providers, and community stakeholders when implementing or re-evaluating new or existing homeless veteran treatment programs.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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