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Enregistrement W584964718 · doi:10.71781/886

Évaluation économique du programme Housing First auprès de personnes itinérantes ayant des troubles de santé mentale : analyse après deux ans de suivi à Montréal dans le cadre du projet At Home / Chez Soi

2014· dissertation· fr· W584964718 sur OpenAlexaboutno aff
Angela Ly

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2014
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealthcare innovation and challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire évalue l’efficacité de Housing First (HF) sur la stabilité résidentielle de personnes itinérantes ayant des troubles mentaux et son rapport coût-efficacité différentiel (RCED) sous une perspective sociétale. Une étude à répartition aléatoire (n=469) comparant HF avec les services usuels (SU) a été réalisée à Montréal, Canada. Des questionnaires ont été distribués à intervalles de 3- et 6- mois pendant 24 mois. Le temps passé en logement stable est passé de 6,44% à 62,21% pour les HF ayant des besoins élevés vs. 6,64% à 23,34% chez leurs homologues SU. Les pourcentages correspondants des participants ayant des besoins modérés sont de 12,13% à 79,58% pour HF vs. 6,45% à 34,01% pour SU. Le coût total des participants ayant des besoins élevés est de 73 301$/an pour HF vs. 64 715$/an pour SU (RCED=49,85$/jour); celui des participants ayant des besoins modérés est de 47 746$/an pour HF vs. 46 437$/an pour SU (RCED=3,65$/jour). Les diminutions de coûts associées à HF ont compensé une partie importante des coûts de l’intervention.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0170,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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