Mental Health, Services, and Primary Care (SAMSERAP)

IR-COIR20_002 Premio a la nueva IR Co-IR de grupo del año. Candidato. Patricia Moreno Peral

201899905440058 Nueva herramienta para la prevención personalizada de la depresión en atención primaria mediante una intervención TIC basada en algoritmos predictivos de riesgo y sistemas de apoyo a las decisiones. El estudio e-predictD

Modelo causal de la utilización en atención primaria e importancia de las variables modificables (MOCAUT I)

Consenso de expertos sobre el conjunto de indicadores necesarios y suficientes para la monitorización y evaluación del programa de crónicos en atención primaria

Modelo causal en la decisión de ir al médico y/o practicar autocuidados en población pediátrica (MOCAUT II)

Learning Oportunities for Teams (LOTUS-project)

Estudio de la prevalencia puntual de personas con enfermedad esquizofrénica en la comunidad

Modelo causal de los factores del proveedor y la organización que intervienen en la utilización de los servicios de atención primaria Nombres investigadores principales (IP, Co-IP)

Respuesta emocional de los médicos de familia en los encuentros médico-paciente difíciles (REMEDIO)

Predicción de futuros episodios de depresión en atención primaria: evaluación de un perfil de riesgo. PREDICT-España Nombres investigadores principales (IP, Co-IP)

El Profesional, la Organización, Su Interacción Con Los Pacientes y Su Relación Con el Inicio y Mantenimiento de Los Episodios de Depresión en Atención Primaria (Estudio PredictServicios)

Reducción del uso de servicios de los pacientes hiperutilizadores de Atención Primaria mediante la Intervención “7H+T”

Desarrollo y validación de sendos algoritmos de riesgo para la predicción del inicio de los trastornos de ansiedad y del consumo abusivo de alcohol en pacientes de Atención Primaria. El estudio predictA/predictAL.

Grupo de investigación SAMSERAP, perteneciente a la red de investigación en actividades preventivas y promoción de la salud (redIAPP) Entidad de realización

Investigador acogido al programa de Intensificación de la investigación

Impacto de las habilidades de comunicación de los médicos de familia en la prevención de la depresión en atención primaria: cohorte prospectiva anidada en un ensayo clínico controlado. El estudio predictD-Communication.

Prevención universal de la depresión y ansiedad en población general mediante una intervención personalizada basada en algoritmos de riesgo, TICs y sistemas de ayuda a las decisiones: ensayo controlado aleatorio. El estudio PredictPlusPrevent

Grupo de Investigación del Plan Andaluz de Investigación (PAIDI): “Salud Mental, Servicios y Atención Primaria”.

Prevención primaria de la depresión mayor basada en el nivel y perfil de riesgo de la población consultante de atención primaria: ensayo aleatorio controlado de conglomerados. El estudio PREDICT-CCRT” (proyecto multicéntrico).

Prevención de la depresión a través de una intervención personalizada basada en algoritmos de predicción y sistemas de apoyo a las decisiones utilizados por el propio paciente y su médico-enfermera de familia. El estudio “e-predictD”

Factores del profesional, paciente, genéticos y su interacción asociados al éxito terapéutico de una intervención para prevenir la depresión mayor en atención primaria. Estudio predictD-EVAL

Programa de Medicina Predictiva de la Estructura Organizativa de la Infraestructura de Medicina de Precisión asociada a la Ciencia y Tecnología (IMPaCT)

COST Action CA16102: European Network on Individualized Psychotherapy Treatment of Young People with Mental Disorders

CP19/00056 Proyecto Miguel Servet

MS19/00056 Contratos Miguel Servet.

Prevención primaria de la depresión mediante una APP en población trabajadora con riesgo moderado-alto de depresión: ensayo controlado aleatorio.

JC2018-036577-I AYUDAS JUAN DE LA CIERVA – INCORPORACIÓN 2019.

Riseup-PPD – Research Innovation and Sustainable Pan-European Network in Peripartum Depression Disorder

AP-0212-2019 Estudio Cualitativo Sobre el Espacio Colaborativo Atención primaria-Salud Mental

RD16/0007/0010 Red de Investigación en Actividades preventivas y promoción de la salud en Atención Primaria

AP-0095-2016 Prevención de la depresión a través de una intervención personalizada basada en TICs, algoritmos predictivos de riesgo, y DSS para pacientes y médicos de familia: estudio e-predictD

PE-0280-2018. Prevención universal de la depresión y ansiedad en población general mediante una intervención personalizada basada en algoritmos de riesgo, TICs y sistemas de ayuda a las decisiones: ensayo controlado aleatorio. El estudio ?PredictPlusPrevent?

PI18-01307 Prevención de la depresión en el medio laboral mediante una intervención personalizada basada en algoritmos de riesgo, TICs y sistemas de ayuda a las decisiones: ensayo controlado aleatorio

PI15/00401 Prevención de la depresión a través de una intervención personalizada basada en TICs, algoritmos predictivos de riesgo, y DSS para pacientes y médicos de familia: estudio e-predictD

EF-0286-2018. Coste-efectividad de las intervenciones preventivas para la depresión y la ansiedad

EF-0275-2018. Mediadores de las intervenciones psicológicas en la prevención de la depresión y la ansiedad

PS-0330-2016 Impacto de las Habilidades de Comunicación de Los Médicos de Familia en la Prevención de la Depresión en Atención Primaria: Cohorte Prospectiva Anidada en Un Ensayo Clínico Controlado. el Estudio Predictd-Communication.