Overachieving municipalities in public health: a machine-learning approach (2018)
- Authors:
- Autor USP: CHIAVEGATTO FILHO, ALEXANDRE DIAS PORTO - FSP
- Unidade: FSP
- DOI: 10.1097/ede.0000000000000919
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; ALGORITMOS; ATENÇÃO PRIMÁRIA À SAÚDE; SAÚDE PÚBLICA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Hagerstown
- Date published: 2018
- Source:
- Título: Epidemiology
- ISSN: 1044-3983
- Volume/Número/Paginação/Ano: v.29, n.6, p.836-840
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
CHIAVEGATTO FILHO, Alexandre Dias Porto et al. Overachieving municipalities in public health: a machine-learning approach. Epidemiology, v. 29, n. 6, p. 836-840, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1097/ede.0000000000000919. Acesso em: 23 mar. 2026. -
APA
Chiavegatto Filho, A. D. P., Santos, H. G. dos, Nascimento, C. F. do, Massa, K., & Kawachib, I. (2018). Overachieving municipalities in public health: a machine-learning approach. Epidemiology, 29( 6), 836-840. doi:10.1097/ede.0000000000000919 -
NLM
Chiavegatto Filho ADP, Santos HG dos, Nascimento CF do, Massa K, Kawachib I. Overachieving municipalities in public health: a machine-learning approach [Internet]. Epidemiology. 2018 ;29( 6): 836-840.[citado 2026 mar. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1097/ede.0000000000000919 -
Vancouver
Chiavegatto Filho ADP, Santos HG dos, Nascimento CF do, Massa K, Kawachib I. Overachieving municipalities in public health: a machine-learning approach [Internet]. Epidemiology. 2018 ;29( 6): 836-840.[citado 2026 mar. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1097/ede.0000000000000919 - Inteligência artificial e saúde
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