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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Международный медицинский журнал
Date:2011
Main Author: Овчаренко, Н.А.
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
Description
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 большая 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