Evidence-based supported employment for people with mental illness recently housed by a housing first project: helping homeless people achieve their goals of employment
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Research suggests that homeless people with mental illness may have difficulty obtaining employment and disability benefits.The present study provides a comprehensive description of sources of income and employment rates in a large Canadian sample.Methods: 2085 participants from the five sites of the At Home/Chez Soi study were asked about their income, employment, and desire for work during the pre-baseline period.The proportion of participants employed, receiving government support, and relying on income from other activities were compared across sites, as were total income and income from different sources.Generalized linear models were used to identify participant characteristics associated with total income.Results: Unemployment ranged from 93% to 98% across five sites.The percent of participants who wanted to work ranged from 61% to 83%.Participants relied predominantly on government assistance, with 29.5% relying exclusively on welfare, and 46.2% receiving disability benefits.Twenty-eight percent of the participants received neither social assistance nor disability income.Of the 2,085 participants 6.8% reported income from pan-handling, 2.1% from sex trade, and 53 1.2% from selling drugs.Regression models showed that income differed significantly among sites and age groups, and was significantly lower for people with psychotic illnesses.Conclusion: These results suggest that homeless people with mental illness are predominantly unemployed despite expressing a desire to work.In Canada, this group relies predominantly on welfare, but has access to disability benefits, and employment insurance.These findings highlight the importance of developing effective interventions to support employment goals and facilitate access to benefits.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».