Системный подход к прогнозированию псевдоабстинентного синдрома у больных опиоидной зависимостью
Разработаны 2 алгоритма прогнозирования псевдоабстинентного синдрома у больных опиоидной зависимостью: с использованием системы дискриминантных уравнений и методом квантификации выраженности патопсихологических и клинических признаков с определением наибольших межгрупповых значений дивергенции Кульб...
Saved in:
| Published in: | Международный медицинский журнал |
|---|---|
| Date: | 2011 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут проблем кріобіології і кріомедицини НАН України
2011
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/30626 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Системный подход к прогнозированию псевдоабстинентного синдрома у больных опиоидной зависимостью / Н.А. Овчаренко // Международный медицинский журнал. — 2011. — Т. 17, № 1. — С. 25-32. — Бібліогр.: 15 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | Разработаны 2 алгоритма прогнозирования псевдоабстинентного синдрома у больных опиоидной зависимостью: с использованием системы дискриминантных уравнений и методом квантификации выраженности патопсихологических и клинических признаков с определением наибольших межгрупповых значений дивергенции Кульбака. Показана большая эффективность алгоритма, созданного по методике Кульбака.
Розроблено 2 алгоритми прогнозування псевдоабстинентного синдрому у хворих на опіоїдну залежність: із використанням системи дискримінантних рівнянь і методом квантифікації патопсихологічних та клінічних ознак з визначенням найбільших міжгрупових значень дивергенції Кульбака. Показано більшу ефективність алгоритму, створеного за методикою Кульбака.
Two algorithms of pseudoabstinence syndrome prognosis in patients with opioid addiction, using the system of discriminate equations and method of quantification of the degree of pathopsychological and clinical signs with determining the greatest values of Kullback divergence, were worked out. Higher efficacy of the algorithm made using Kullback method was shown.
|
|---|---|
| ISSN: | XXXX-0090 |