Modeling Health and Economic Outcomes of Providing Stable Housing to Homeless Adults With OUD
Notice bibliographique
Résumé
Importance: The number of people experiencing homelessness (PEH) in the US has increased substantially in recent years. The leading cause of death among PEH is drug overdose, with opioids accounting for the majority of such deaths. Objective: To assess the costs and health outcomes of providing stable housing to PEH who have opioid use disorder (OUD). Design, Setting, and Participants: This economic evaluation conducted a model-based cost-effectiveness analysis of PEH with OUD in the US. Exposure: Provision of stable housing, with no requirement to enter OUD treatment. Main Outcomes and Measures: Primary outcomes were overdoses and deaths over 5 years, lifetime per-person discounted quality-adjusted life-years (QALYs) and costs, and incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) compared with the status quo (no housing provision). Results: In a model of 1000 PEH (700 male; mean [SD] age, 46.4 [14.0]; 300 female; mean [SD] age, 46.5 [14.3]), under the status quo, 191 (95% CI, 152-237) deaths occurred over 5 years (58 [95% CI, 44-78] from overdose and 133 [95% CI, 101-167] from other causes). With the housing intervention, 140 (95% CI, 114-185) deaths occurred (53 [95% CI, 39-76] from overdose and 87 [95% CI, 73-110] from other causes). The housing intervention was associated with a gain of 3.59 (95% CI, 3.13-3.98) lifetime QALYs per person at an incremental cost of $26 800 (95% CI, $21 200-$32 300) per QALY gained compared with the status quo. Over extensive sensitivity analyses, the ICER remained less than $90 000 per QALY gained. Conclusions and Relevance: This economic evaluation found that investing in stable housing for this marginalized population, even with no requirement to enter OUD treatment, was associated with cost-effectiveness, fewer deaths, and improved health outcomes. Efforts are urgently needed to improve the health of PEH with OUD; it is essential to understand the outcomes and cost-effectiveness of housing provision for this marginalized population because housing status is a key social determinant of health.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».