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...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Международный медицинский журнал |
|---|---|
| Дата: | 2011 |
| Автор: | |
| 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| 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 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 |