Models of housing and support to reduce risks of COVID-19 infection and homelessness: the moving on pilot randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The UK government 'Everyone In' initiative in response to COVID-19 in England saw an unprecedented number of individuals experiencing homelessness moved into temporary accommodation (TA). A limited supply of settled housing meant swift access to settled accommodation (SA) would not be possible for all. This pilot RCT pursued a unique opportunity to examine the feasibility and acceptability of randomising people experiencing homelessness (PEH) to SA or TA and the impact on COVID-19 infection and housing instability. METHODS: A pilot RCT, with embedded process and health economic evaluations. 1:1 participant randomisation to SA (intervention group) or TA (control group). Recruitment in two local authorities (LA) in England. Participants were aged 18 and over, in single-person homeless households, temporarily accommodated by the LA with recourse to public funds. PRIMARY OUTCOMES: (i) LA recruitment; (ii) Participant recruitment; (iii) participant retention; (iv) LA adherence. SECONDARY OUTCOMES: (i) completeness of data collection at 3 and 6 months; (ii) data linkage: percentage of participants consenting to data linkage and successful match rate. RESULTS: Of 144 LAs approached, 26 showed interest in participating, two entered the trial. LA hesitancy to participate reflects an unease with trials in services where RCTs are rare. These recruitment challenges resulted in an amendment from full-scale effectiveness RCT to pilot RCT design. Fifty PEH were recruited (29% from 175 approached). Fifty-six percent of participants were retained at 6 months. Fifty percent of randomisation allocations were adhered to by LAs, identifying difficulties in LA systems not amenable to randomisation and a lack of support for randomisation amongst front-line staff. Frontline workers felt strongly that allocations should be based on their judgement. There was a high level of outcome measure completion. All participants consented to sharing identifiers for linkage to health and other data. A match rate with NHS Digital was sought but could not be reported due to procedural challenges. CONCLUSIONS: Whilst not recommended to proceed to a full-scale RCT in its current design, considerable uncertainties remain about the effectiveness and cost effectiveness of different housing interventions on health outcomes, COVID-19 infection and housing stability for PEH. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN69564614 . Registered on December 16, 2020.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».