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

Informazioni relative al progetto

WARN-D

ID dell’accordo di sovvenzione: 949059

DOI

10.3030/949059

Data della firma CE 1 Marzo 2021

Data di avvio 1 Aprile 2021

Data di completamento 31 Marzo 2026

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Costo totale

€ 1 500 000,00

Contributo UE

€ 1 500 000,00

Coordinato da

UNIVERSITEIT LEIDEN
Netherlands

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Peer reviewed articles (2)

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

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

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

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