[artículo] 
inJournal of Clinical Psychopharmacology > Año 2009 - Vol. 29 - No. 4 (Agosto) . - pp. 343-349

Título :	Artificial neural network model for the prediction of obsessive-compulsive disorder treatment response
Tipo de documento:	texto impreso
Autores:	Giuliana Salomoni, Autor ; Massimiliano Grassi, Autor ; Paola Mosini, Autor
Fecha de publicación:	2022
Artículo en la página:	pp. 343-349
Idioma :	Inglés (eng) Idioma original : Inglés (eng)
Palabras clave:	Trastorno obsesivo compulsivo, Predictores de tratamiento, Redes neuronales, Modelos previsionales, Regresión logística, Complejidad
Resumen:	Several patients with obsessive-compulsive disorder (OCD) who are refractory to adequate treatment with first-line treatments are considered treatment-resistant. Further surveys were to be implemented to explore the outcome predictors of the antiobsessional response.
Link:	./index.php?lvl=notice_display&id=29496

[artículo] Artificial neural network model for the prediction of obsessive-compulsive disorder treatment response [texto impreso] / Giuliana Salomoni, Autor ; Massimiliano Grassi, Autor ; Paola Mosini, Autor . - 2022 . - pp. 343-349.
Idioma : Inglés (eng) Idioma original : Inglés (eng)
in Journal of Clinical Psychopharmacology > Año 2009 - Vol. 29 - No. 4 (Agosto) . - pp. 343-349

Palabras clave:	Trastorno obsesivo compulsivo, Predictores de tratamiento, Redes neuronales, Modelos previsionales, Regresión logística, Complejidad
Resumen:	Several patients with obsessive-compulsive disorder (OCD) who are refractory to adequate treatment with first-line treatments are considered treatment-resistant. Further surveys were to be implemented to explore the outcome predictors of the antiobsessional response.
Link:	./index.php?lvl=notice_display&id=29496