Enhancing housing first programs: integrating virtual mental health services to address homelessness in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Homelessness is a wicked multi-faceted problem without a single solution. An average of 235,000 people in Canada are homeless per year. The pervasive issue of homelessness demands innovative and holistic solutions. This article addresses the critical intersection of mental health and housing stability by exploring the impact of integrating virtual mental health services within Housing First Programs. The Housing First Program (HFP) prioritises stable housing for individuals experiencing homelessness and is identified as an effective tool against homelessness. However, mental health challenges hinder successful long-term housing stability for many HFP participants. The incorporation of evidence-based virtual mental health services (VMHS) into HFPs could accelerate homelessness prevention in Canada by addressing mental health challenges of HFP participants. This perspective article presents a conceptual framework for HFP–VMHS integration, focusing on suitability, infrastructure, digital health literacy, organizational capacity for equity, cultural appropriateness, and policy and regulation. Recommendations for successful integration based on this framework include comprehensive needs assessments, infrastructural development, collaborative case management, culturally competent care, continuous monitoring and evaluation, and funding and regulation. These recommendations guide the implementation and maximise the benefits of HFP–VMHS integration. The integration of VMHS into HFPs holds the potential to transform the approach to homelessness prevention in Canada. By addressing the intertwined challenges of mental health and housing instability, this integration can provide a more inclusive and effective system for vulnerable populations. The findings advocate for policy support, funding, and a focus on health equity to sustain and enhance this integration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».