Zobrazeno 1 - 10
of 117
pro vyhledávání: '"Frank Elena"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
BMJ: British Medical Journal, 2019 Dec 01. 367, 1-7.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/27178765
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
NeCamp, Timothy, Sen, Srijan, Frank, Elena, Walton, Maureen A, Ionides, Edward L, Fang, Yu, Tewari, Ambuj, Wu, Zhenke
Publikováno v:
Journal of Medical Internet Research, Vol 22, Iss 3, p e15033 (2020)
BackgroundIndividuals in stressful work environments often experience mental health issues, such as depression. Reducing depression rates is difficult because of persistently stressful work environments and inadequate time or resources to access trad
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/90ad92c2698f4522b2416dfe445f512d
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Willie Njoroge, Rachel Maina, Frank Elena, Lukoye Atwoli, Zhenke Wu, Anthony Ngugi, Srijan Sen, Jian Wang, Stephen Wong, Jessica Baker, Eileen Haus, Linda Khakali, Andrew Aballa, James Orwa, Moses Nyongesa, Zul Merali, Karim Akbar, Amina Abubakar
Objective: This study proposes to identify and validate weighted sensor stream signatures that predict near-term risk of a major depressive episode and future mood among healthcare workers in Kenya. Approach: The study will deploy a mobile app platfo
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::66737da066aef37f5a1b97a748656bab
https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2458763/v1
https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2458763/v1
