[artículo] 
inThe American Journal of Psychiatry > Año 2019 - Vol. 176 - No.2 (Febrero) . - pp. 156-164

Título :	Connectome-Based Prediction of Cocaine Abstinence
Tipo de documento:	texto impreso
Autores:	Sarah W. Yip, Autor ; Dustin Scheinost, Autor ; Marc N. Potenza, Autor
Fecha de publicación:	2019
Artículo en la página:	pp. 156-164
Idioma :	Inglés (eng) Idioma original : Inglés (eng)
Palabras clave:	Cocaína, Neurociencia Cognitiva, Trastorno por uso de sustancias psicoactivas
Resumen:	The authors sought to identify a brain-based predictor of cocaine abstinence by using connectome-based predictive modeling (CPM), a recently developed machine learning approach. CPM is a predictive tool and a method of identifying networks that underlie specific behaviors (“neural fingerprints”).
Link:	./index.php?lvl=notice_display&id=20492

[artículo] Connectome-Based Prediction of Cocaine Abstinence [texto impreso] / Sarah W. Yip, Autor ; Dustin Scheinost, Autor ; Marc N. Potenza, Autor . - 2019 . - pp. 156-164.
Idioma : Inglés (eng) Idioma original : Inglés (eng)
in The American Journal of Psychiatry > Año 2019 - Vol. 176 - No.2 (Febrero) . - pp. 156-164

Palabras clave:	Cocaína, Neurociencia Cognitiva, Trastorno por uso de sustancias psicoactivas
Resumen:	The authors sought to identify a brain-based predictor of cocaine abstinence by using connectome-based predictive modeling (CPM), a recently developed machine learning approach. CPM is a predictive tool and a method of identifying networks that underlie specific behaviors (“neural fingerprints”).
Link:	./index.php?lvl=notice_display&id=20492