Supporting older-adult behavioral health: building the first state Center of Excellence for Behavioral Health and Aging
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The behavioral health (BH) needs of older adults are unique, increasing, and, too often, poorly understood. Methods: Oregon established the first state-level center of excellence in the United States focused on the BH of older adults via a state-university-community partnership. Oregon's Center of Excellence for Behavioral Health and Aging (OCEBHA) was conceptualized by the state health authority and initially funded using a block grant from the Substance Abuse and Mental Health Services Administration. Results: OCEBHA seeks to expand the capacity of health and social programs and providers to deliver BH services for older adults with serious mental illness and substance use disorders through translational research, workforce development, and policy innovation. Conclusion: This review article describes the United States' and Oregon's BH and aging landscape, highlighting the disconnects between research evidence, clinical treatment/intervention, and policy implementation. It outlines the rationale for establishing centers like OCEBHA, which was designed to bridge these gaps. By detailing OCEBHA's structure and focus areas-translational research, workforce development, and policy innovation-the article shows how this model can help align evidence-based practices with service delivery and policy. It also offers a roadmap for other states seeking to strengthen support for older adults with BH needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».