Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам немецкое научное издание Clinical Psychology in Europe. Журнал имеет второй квартиль, издается в PsychOpen, находится в открытом доступе, его SJR за 2022 г. равен 0,76, электронный ISSN - 2625-3410, предметные области - Клиническая психология, Психиатрия и психическое здоровье. Вот так выглядит обложка:
Здесь два редактора - Винфред Риф, контактные данные - riefw@uni-marburg.de@WRief1
и Корнелия Вайс - weise@uni-marburg.de@CorneliaWeise.
Дополнительные публикационные контакты - editors@cpe.psychopen.eu, support@cpe.psychopen.eu, info@leibniz-psychology.org.
Журнал стремится публиковать материалы, отражающие текущие достижения в клинической психологии, это могут быть стимулирующие статьи, которые способствуют развитию исследований и вмешательств в клинической психологии, а также достижениям в диагностике, классификации, разработках методов лечения и улучшении результатов. Мы надеемся представить результаты исследований, которые могут быть использованы для предоставления практических советов по вопросам здравоохранения и подходам в области клинической психологии. CPE публикует несколько категорий статей, включая оригинальные исследовательские статьи, обзорные исследования и мета-анализы, а также должным образом проведенные исследования тиражирования. В CPE мы верим в то, что должны предоставлять читателям самые последние и ультрасовременные достижения и поэтому также предоставляем авторам платформу для публикации: научных обновлений, кратких отчетов о последних разработках в этой области и комментариев. Все публикации объединяются в ежеквартальные выпуски, которые затем рассылаются всем членам EACLIPT. Эта процедура еще больше повысит видимость каждой отдельной публикации.
Адрес издания - https://cpe.psychopen.eu/index.php/cpe
Пример статьи, название - Building an Early Warning System for Depression: Rationale, Objectives, and Methods of the WARN-D Study. Заголовок (Abstract)
Background: Depression is common, debilitating, often chronic, and affects young people disproportionately. Given that only 50% of patients improve under initial treatment, experts agree that prevention is the most effective way to change depression’s global disease burden. The biggest barrier to successful prevention is to identify individuals at risk for depression in the near future. To close this gap, this protocol paper introduces the WARN-D study, our effort to build a personalized early warning system for depression. Method: To develop the system, we follow around 2,000 students over 2 years. Stage 1 comprises an extensive baseline assessment in which we collect a broad set of predictors for depression. Stage 2 lasts 3 months and zooms into participants’ daily experiences that may predict depression; we use smartwatches to collect digital phenotype data such as sleep and activity, and we use a smartphone app to query participants about their experiences 4 times a day and once every Sunday. In Stage 3, we follow participants for 21 months, assessing transdiagnostic outcomes (including stress, functional impairment, anxiety, and depression) as well as additional predictors for future depression every 3 months. Collected data will be utilized to build a personalized prediction model for depression onset. Discussion: Overall, WARN-D will function similarly to a weather forecast, with the core difference that one can only seek shelter from a thunderstorm and clean up afterwards, while depression may be successfully prevented before it occurs.
Keywords: ecological momentary assessment; digital health; student mental health; depression; prediction; early warning system; prevention