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Enregistrement W4410455236 · doi:10.1186/s12913-025-12835-1

Brain injury, mental health and substance use in homeless populations: community-generated recommendations for healthcare service delivery and research

2025· article· en· W4410455236 sur OpenAlexafffund
Cole J. Kennedy, Jasleen Grewal, Graham Warren, Julia Schmidt, Janelle Breese Biagioni, Mauricio A. García-Barrera

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal HealthUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesVancouver Foundation
Mots-clésHealth administrationHealth informaticsMedicineNursing researchPublic healthMental healthSubstance useMental healthcareHealth careHealth services researchSubstance abusePsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prevalence of acquired brain injury (ABI) and mental health/substance use (MHSU) disorders is high amongst people experiencing homelessness, yet guidance for addressing these complex comorbidities is lacking. Therefore, the objective of this study was to engage community-based stakeholders in a health priority-setting process to generate, identify and prioritize recommendations for clinical practice and research to improve healthcare services for individuals with concurrent ABI-MHSU who are experiencing homelessness. METHODS: = 46.40, SD = ± 13.80, 72% female), including service providers, people with lived experience, healthcare professionals and other community-based stakeholders. Stakeholders participated in concurrent focus groups based on the nominal group technique. Initial recommendations were generated then collated, themed and rank-ordered by priority and a consensus voting method was used to identify the top five priorities for research and clinical practice. RESULTS: Stakeholders discussions and subsequent prioritization evaluations identified the following recommendations for clinical practice: (1) Provide accessible and affordable supportive housing; (2) enhance resources (financial, human) for healthcare service providers; (3) design needs-based services that promote quality of life; (4a) improve communication and collaboration between service providers; (4b) adopt a long-term and integrated approach; and (5) reduce stigma and discrimination through public health education. Recommendations for research, also ordered by priority, included: (1) Evaluate and optimize existing interventions for immediate implementation; (2) develop specialized interventions and diagnostic techniques; (3) collect meaningful data to better understand impacts and intersections; (4) increase mechanisms for knowledge transfer; and (5) explore methods for risk identification and prevention. CONCLUSIONS: This is the first study to identify and prioritize recommendations for research and clinical practice related to healthcare services for people experiencing homelessness with concurrent ABI-MHSU conditions. The stakeholder-generated recommendations from this study provide a valuable resource for researchers, clinicians and policymakers to enhance care for this underserved population.

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)0,125
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,170
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,662

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1250,170
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0150,009
Science ouverte0,0100,018
Intégrité de la recherche0,0120,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,381
Tête enseignante GPT0,588
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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