Who responds to a multi-component treatment for cannabis use disorder? Using multivariable and machine learning models to classify treatment responders and non-responders
Saved in:
Tomko, R.L., et al., Who responds to a multi-component treatment for cannabis use disorder? Using multivariable and machine learning models to classify treatment responders and non-responders. Addiction, vol. 118, nº. 10, 2023, p. 1965–1974.
Ref.
589797
Location:
SIIS Archivo (R.696)
Palabras clave:
Cannabis, Drogas, Tratamiento, Drogodependencias
Cannabis, Drogas, Tratamiento, Drogodependencias
Abstract:
Los tratamientos para el trastorno por consumo de cannabis (TCA) tienen una eficacia limitada y se sabe poco sobre quién responde a los tratamientos existentes. Predecir con exactitud puede mejorar la toma de decisiones clínicas al permitir a los médicos ofrecer el nivel y el tipo de atención más adecuados.<br><br>El objetivo de este estudio era determinar de aprendizaje multivariable/máquina para clasificar a los pacientes que responden al tratamiento del CUD frente a los que no.
Los tratamientos para el trastorno por consumo de cannabis (TCA) tienen una eficacia limitada y se sabe poco sobre quién responde a los tratamientos existentes. Predecir con exactitud puede mejorar la toma de decisiones clínicas al permitir a los médicos ofrecer el nivel y el tipo de atención más adecuados.<br><br>El objetivo de este estudio era determinar de aprendizaje multivariable/máquina para clasificar a los pacientes que responden al tratamiento del CUD frente a los que no.