Obdachlos, mittellos, hoffnungslos – Substanzkonsum, psychische Erkrankungen und Wohnungslosigkeit: ein Forschungsbericht aus den USA und Kanada
Bibliographic record
Abstract
Wohnungslosigkeit charakterisiert Lebensumstände, die ein extremes Ausmaß an Armut bedeuten. Die psychischen Folgen erstrecken sich über das ganze Spektrum. Depressionen und damit verbundene Suizidalität, Traumafolgestörungen und Angsterkrankungen, meist verbunden mit schädlichem Substanzkonsum, sind von besonderer Bedeutung wegen ihrer Häufigkeit und langfristigen Auswirkungen. So sind über 2/3 der Wohnungslosen in Vancouver Konsumenten mehrerer psychotroper Substanzen. Die Versorgung von Menschen am Rande der Gesellschaft stellt besondere Anforderungen an das Hilfesystem. Die Stigmatisierung und die hohen Zugangsschranken zur Hilfe machen es gerade den am meisten Hilfebedürftigen unmöglich, Zugang zu bekommen. Das Modell des „housing first“ ist die Antwort auf hochschwellige Therapiekonzepte, die erst nach einer psychischen Stabilisierung soziale Unterstützung bereitstellen. Kein therapeutischer Fortschritt ohne ein Dach über dem Kopf ist ein wesentliches Forschungsresultat im Falle von Wohnungslosigkeit. Besonders die Traumatherapie braucht den sicheren Ort als therapeutische Voraussetzung und Schutz vor Reviktimisierung. Ein Dach über dem Kopf alleine löst das Problem aber auch nicht. Es sind verschiedene psychotherapeutische Behandlungsmethoden evaluiert worden. Diese Behandlungskonzepte müssen der Lebenssituation der Wohnungslosen angepasst werden, um effektiv zu sein und der extremen Multimorbidität entgegenzuwirken. Soziale Marginalisierung und die gleichzeitige Multimorbidität sind interaktiv miteinander verbunden. Es gibt keinen Ausweg aus diesem Zirkel, ohne beide Probleme zu bearbeiten.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".