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dc.creatorLopez-Guzman,Silvia 
dc.date.accessioned2020-08-06T16:24:05Z
dc.date.available2020-08-06T16:24:05Z
dc.date.created2019-12
dc.identifier.issnISSN: 0893-133X
dc.identifier.issnISSN: 1740-634X
dc.identifier.urihttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/26457
dc.descriptionlos enfoques neuroeconómicos ofrecen un marco prometedor para el modelado algorítmico de la toma de decisiones alterada en la adicción. Concluimos que la dinámica en el tratamiento de estos parámetros neuroeconómicos puede contribuir, junto con otros factores demográficos, de personalidad y de comorbilidad psiquiátrica, a la construcción de un fenotipo de recaída que podría ayudar en la selección de intervención dirigida para la atención individualizada.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoeng
dc.relation.ispartofNeuropsychopharmacology, ISSN: 0893-133X ; ISSN: 1740-634X, Vol.44 (2019);pp.1-77; pp.39-40
dc.relation.ispartofACNP Annual Meeting: Panels, Mini-Panels and Study Groups, No.58
dc.relation.urihttps://www.nature.com/articles/s41386-019-0544-z.pdf
dc.sourceNeuropsychopharmacology
dc.subjectdecisiones neuroeconómicas computacionales
dc.titleComputational Neuroeconomic Decision-Making Trajectories as Predictors of Clinical Outcomes for Opioid Use Disorde
dc.typeconferenceObject
dc.publisherEditorial Comercial
dc.subject.keywordPsychology and Cognitive Sciences
dc.subject.keywordMedical and Health Sciences
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.type.spaDocumento de conferencia
dc.rights.accesoBloqueado (Texto referencial)
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1038/s41386-019-0544-z
dc.title.TranslatedTitleTrayectorias de toma de decisiones neuroeconómicas computacionales como predictores de resultados clínicos para el trastorno por consumo de opioides
dc.relation.citationEndPage40
dc.relation.citationStartPage39
dc.relation.citationTitleNeuropsychopharmacology
dc.relation.citationVolumeVol. 44


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