evidoria

← Retour à la liste

Bonne pratique Importée

L'unité de prévention du sans-abrisme du comté de Los Angeles — Un modèle du California Policy Lab de l'UCLA classe 90 000 personnes pour cibler 26 millions de dollars d'aide

États-Unis d'Amérique · Los Angeles · Voir le profil de États-Unis d'Amérique · Voir le profil de Los Angeles

Preuves: Quasi expérimental Top 24% 73/100 · Demandez à Evidence Copilot à propos de cette pratique

Depuis 2021, l'unité de prévention du sans-abrisme du comté de Los Angeles utilise un modèle du California Policy Lab, construit à partir de 580 variables administratives, pour classer environ 90 000 personnes selon leur risque de perdre leur logement, en ciblant 26 millions de dollars de fonds ARPA vers les foyers les plus à risque.

$26 million
Financement du programme
~90,000
Personnes classées par le modèle de risque
3.5x
Précision du modèle par rapport à une sélection aléatoire
-71%
Réduction du besoin d'accompagnement de rue/hébergement en 18 mois (pilote) (May 2022-Feb 2023)
86% of 700+
Personnes accompagnées restant durablement logées (as of Apr 2024)
L'unité de prévention du sans-abrisme du comté de Los Angeles — Un modèle du California Policy Lab de l'UCLA classe 90 000 personnes pour cibler 26 millions de dollars d'aide

Détails

Maturité
En expansion
Promoteur
Los Angeles County Department of Health Services & California Policy Lab at UCLA
Période
2021-2026
Mots-clés
homelessness prevention, social services, predictive analytics, public health

Contexte

Le Département des services de santé du comté de Los Angeles a lancé son Unité de prévention du sans-abrisme en 2021, financée à hauteur de 26 millions de dollars par l'American Rescue Plan Act, pour repérer les personnes menacées de perdre leur logement avant qu'elles ne deviennent sans-abri.

Activités

Le California Policy Lab de l'UCLA a construit un modèle prédictif utilisant 580 facteurs de données administratives issues des dossiers de santé, santé mentale, services sociaux, justice pénale et hôpitaux pour classer environ 90 000 personnes par niveau de risque ; une équipe de proximité dédiée contacte ensuite les participants potentiels, proposant aide financière et gestion de dossier.

Résultats

Le modèle est présenté comme 3,5 fois plus précis qu'une sélection aléatoire ; lors d'un pilote de mai 2022 à février 2023, les participants inscrits avaient 71 % moins de risques d'avoir besoin d'un accompagnement de rue ou d'un hébergement temporaire dans les 18 mois que des personnes à risque similaire non inscrites. En avril 2024, plus de 700 personnes avaient été accompagnées, 86 % restant durablement logées.

Conclusions

Un examen d'équité de 2024 n'a trouvé aucune différence de performance significative selon la race, l'origine ethnique ou le genre (légèrement plus précis pour les résidents noirs). Un essai randomisé contrôlé plus rigoureux était en cours, avec des résultats attendus en 2026 ; le sans-abrisme dans le comté a baissé de 4 % sur la même période, mais cette tendance reflète de nombreux programmes, pas seulement cette Unité.

Mise en œuvre

Coût indicatif
Élevé (500 k€–5 M€)
Délai jusqu’aux résultats
Long (> 3 ans)
Personnel et compétences
LA County Department of Health Services, California Policy Lab at UCLA (predictive model), outreach and case-management team (grew from 4 to 20 staff)

Conditions de réussite

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

Modes d’échec courants

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

Habituellement financé par

National / regional programmes

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

Vous portez cette pratique ? Revendiquez-la — les porteurs vérifiés obtiennent un contact public sur la page et peuvent proposer des corrections.

Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

Pièces jointes

Pratiques similaires qui pourraient vous être utiles