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Enregistrement W7132984794

Healthcare utilization among adults with a history of homelessness: The distribution and determinants of high-cost use of the healthcare system

2021· dissertation· W7132984794 sur OpenAlexfundaboutno aff
Kathryn Wiens

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2021
Typedissertation
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésHealth carePopulationDistribution (mathematics)Survey data collectionMental healthMental healthcareCohortRecord linkagePopulation health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People experiencing homelessness face a multitude of health challenges that increase their need for acute health services. While there is not a one-size fits all approach to end the homelessness crisis in Canada and abroad, the healthcare system offers an important point of contact to intervene. This dissertation offers an in-depth view of the distribution and determinants of healthcare use among adults with a history of homelessness to inform the development of tailored housing and support strategies. Survey data from two large cohorts of homeless adults were linked with healthcare records under a single-payer healthcare system. These data represent a cohort of adults with a history of homelessness and a subgroup of homeless adults with a mental illness. Data linkage offers a unique opportunity to combine survey and administrative records to overcome the limitations of using each data source alone. Throughout this dissertation, the findings from three studies are described in detail. The first study offers a complete assessment of health care encounters (hospitalizations, emergency department visits, and physician visits) and applies the Behavioral Model for Vulnerable Populations to identify the predisposing, enabling, and need factors associated with higher use of these health services. The second study uses a novel approach to study healthcare costs within the homeless population by using previously established cut-offs from the general population to classify healthcare users in the top 5%, top 6-10%, top 11-50% and bottom 50% of total cost users. This approach permits comparisons in the distribution and determinants of higher cost use across the cohorts and with the general population. The third study informs the use of often arbitrary frequent user definitions by comparing health care encounters and costs across the commonly applied classifications. This work also advances research on high-cost healthcare use among adults with a history of homelessness in absence of validated cost data by validating a new method of using encounter data to identify high-cost users (top 5%). This dissertation provides insight into the use of health services within the homeless population to inform tailored housing and support strategies for people who use the health system while homeless.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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