A Framework for Developing an Integrated Shelter Health Model in a Mid-Sized Community: The Windsor Shelter Health Experience
Notice bibliographique
Résumé
Windsor Shelter Health is an integrated program that offers comprehensive on-site medical services at shelters and drop-in centres for people experiencing homelessness in Windsor, ON. Although homelessness exists in most Canadian communities, there is more understanding of homelessness responses in larger urban centres. Windsor is a mid-sized border city in southwestern Ontario. Here, we explore the structures and processes that have been used to build a shelter health model in a city of this size and some early outcomes. Examples of these include a thoughtful governance structure, a shared electronic medical record, co-location of services, embedded research and educational programs, sustainable funding sources and collaboration between partners. Using this model, we were able to divert patient visits from the emergency department to be better managed in an outpatient setting, increase patient attachment to primary care and create novel avenues for education for both learners and staff in Windsor. Therefore, we demonstrate why these are essential components of this new program, and how other mid- and smaller-sized cities might incorporate these elements into their own shelter health programs.
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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 | 0,014 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,030 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».