Using Network Theory to Predict Depression Onset and Build a Personalized Early Warning System

Información del proyecto

WARN-D

Identificador del acuerdo de subvención: 949059

DOI

10.3030/949059

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 1 Marzo 2021

Fecha de inicio 1 Abril 2021

Fecha de finalización 31 Marzo 2026

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Coste total

€ 1 500 000,00

Aportación de la UE

€ 1 500 000,00

Coordinado por

UNIVERSITEIT LEIDEN
Netherlands

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Publicaciones

Peer reviewed articles (8)

Assessing the internal consistency reliability of ecological momentary assessment measures: Insights from the WARN-D study.

Autores: Sebastian Castro-Alvarez, Di Jody Zhou, Laura F. Bringmann, Rayyan Tutunji, Ricarda K. K. Proppert, Carlotta L. Rieble, Eiko I. Fried, Siwei Liu
Publicado en: Psychological Assessment, Edición 37, 2025, Página(s) 614-623, ISSN 1040-3590
Editor: American Psychological Association
DOI: 10.1037/pas0001410

Building an early warning system for depression: rationale, objectives, and methods of the WARN-D study

Autores: Eiko I. Fried, Ricarda K. K. Proppert, Carlotta L. Rieble
Publicado en: Clinical Psychology in Europe, 2023, ISSN 2625-3410
Editor: Leibniz Institute for Psychology (ZPID)
DOI: 10.32872/cpe.10075

Understanding Ecological-Momentary-Assessment Data: A Tutorial on Exploring Item Performance in Ecological-Momentary-Assessment Data

Autores: Björn S. Siepe, Carlotta L. Rieble, Rayyan Tutunji, Aljoscha Rimpler, Julius März, Ricarda K. K. Proppert, Eiko I. Fried
Publicado en: Advances in Methods and Practices in Psychological Science, Edición 8, 2025, ISSN 2515-2459
Editor: SAGE Publications
DOI: 10.1177/25152459241286877

Introducing FRED: Software for Generating Feedback Reports for Ecological Momentary Assessment Data

Autores: Aljoscha Rimpler; Björn S. Siepe; Carlotta L. Rieble; Ricarda K. K. Proppert; Eiko I. Fried
Publicado en: Administration and Policy in Mental Health and Mental Health Services Research, 2024, ISSN 1573-3289
Editor: Springer
DOI: 10.1007/s10488-023-01324-4

Optimizing the frequency of ecological momentary assessments using signal processing

Autores: Hamidreza Jamalabadi, Tahmineh A. Koosha, Elina Stocker, Andreas Jansen, Ulrich W. Ebner-Priemer, Ricarda K.K. Proppert, Carlotta L. Rieble, Rayyan Tutunji, Eiko I. Fried
Publicado en: Psychological Medicine, Edición 55, 2025, ISSN 0033-2917
Editor: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/s003329172510264x

Associations between ecological momentary assessment and passive sensor data in a large student sample.

Autores: Björn S. Siepe, Rayyan Tutunji, Carlotta L. Rieble, Ricarda K. K. Proppert, Eiko I. Fried
Publicado en: Journal of Psychopathology and Clinical Science, Edición 134, 2025, Página(s) 912-925, ISSN 2769-755X
Editor: American Psychological Association (APA)
DOI: 10.1037/abn0001013

Using wearable data to detect depression severity across clinical and non-clinical samples

Autores: Miriam Ina Hehlmann, Rayyan Tutunji, Wolfgang Lutz, Carlotta L. Rieble, Ricarda K. K. Proppert, Fabienne Mink, Julian A. Rubel, Marieke Schreuder, Eiko I. Fried
Publicado en: Scientific Reports, Edición 16, 2026, ISSN 2045-2322
Editor: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-026-47177-3

Mental Disorders as Homeostatic Property Clusters

Autores: Eiko I. Fried
Publicado en: JAMA Psychiatry, 2026, ISSN 2168-622X
Editor: American Medical Association
DOI: 10.1001/jamapsychiatry.2026.0073