evidoria

← Volver al listado

Buena práctica Importada

La Unidad de Prevención de la Falta de Vivienda del Condado de Los Ángeles — Un Modelo del California Policy Lab de la UCLA Clasifica a 90.000 Personas para Dirigir 26 Millones de Dólares en Ayuda

Estados Unidos · Los Angeles · Ver el perfil de Estados Unidos · Ver el perfil de Los Angeles

Evidencia: Cuasiexperimental Top 25% 73/100 · Pregunte a Evidence Copilot sobre esta práctica

Desde 2021, la Unidad de Prevención de la Falta de Vivienda del condado de Los Ángeles utiliza un modelo del California Policy Lab, construido con 580 variables administrativas, para clasificar a unas 90.000 personas según su riesgo de perder la vivienda, dirigiendo 26 millones de dólares de fondos ARPA a los hogares con mayor riesgo.

$26 million
Financiación del programa
~90,000
Personas clasificadas por el modelo de riesgo
3.5x
Precisión del modelo frente a la selección aleatoria
-71%
Reducción de la necesidad de apoyo callejero/refugio en 18 meses (piloto) (May 2022-Feb 2023)
86% of 700+
Personas atendidas que se mantuvieron establemente alojadas (as of Apr 2024)
La Unidad de Prevención de la Falta de Vivienda del Condado de Los Ángeles — Un Modelo del California Policy Lab de la UCLA Clasifica a 90.000 Personas para Dirigir 26 Millones de Dólares en Ayuda

Detalles

Madurez
En expansión
Promotor
Los Angeles County Department of Health Services & California Policy Lab at UCLA
Período
2021-2026
Palabras clave
homelessness prevention, social services, predictive analytics, public health

Contexto

El Departamento de Servicios de Salud del condado de Los Ángeles lanzó su Unidad de Prevención de Personas sin Hogar en 2021, financiada con 26 millones de dólares de la American Rescue Plan Act, para identificar a personas en riesgo inminente de perder su vivienda antes de quedarse sin hogar.

Actividades

El California Policy Lab de la UCLA construyó un modelo predictivo con 580 factores de datos administrativos de registros de salud, salud mental, servicios sociales, justicia penal y hospitales para clasificar a unas 90.000 personas por riesgo; un equipo de contacto dedicado se dirige después a posibles participantes, ofreciendo ayuda financiera y gestión de casos.

Resultados

Se informa que el modelo es 3,5 veces más preciso que la selección aleatoria; en un piloto de mayo de 2022 a febrero de 2023, los participantes inscritos tuvieron un 71% menos de probabilidad de necesitar apoyo callejero o refugio temporal en 18 meses que personas de riesgo similar no inscritas. En abril de 2024, más de 700 personas habían sido atendidas, con un 86% que se mantuvo establemente alojado.

Conclusiones

Una revisión de equidad de 2024 no encontró diferencias de rendimiento significativas por raza, etnia o género (ligeramente más preciso para residentes negros). Un ensayo controlado aleatorizado más riguroso estaba en curso, con resultados esperados para 2026; la falta de vivienda en el condado cayó un 4% en el mismo período, pero esa tendencia refleja muchos programas, no solo esta Unidad.

Implementación
Coste indicativo
Alto (500 000 €–5 M€)
Tiempo hasta resultados
Largo (> 3 años)
Personal y competencias
LA County Department of Health Services, California Policy Lab at UCLA (predictive model), outreach and case-management team (grew from 4 to 20 staff)

Condiciones para el éxito

  • 580-factor administrative-data model with periodic fairness review
  • multi-channel outreach (phone, letter, email) that raised enrolment 67%

Modos de fallo comunes

  • county-wide homelessness trend cannot be attributed to the Unit alone
  • rigorous RCT results not yet available at time of reporting

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

¿Usted implementa esta práctica? Reivindíquela — los implementadores verificados obtienen un contacto público en la página y pueden proponer correcciones.

Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

Adjuntos

Prácticas similares que pueden serle útiles