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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».