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...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Международный медицинский журнал
Дата:2011
Автор: Овчаренко, Н.А.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Інститут проблем кріобіології і кріомедицини НАН України 2011
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/30626
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати: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.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме: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