A multipurpose machine learning approach to predict COVID-19 negative prognosis in São Paulo, Brazil (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: CHIAVEGATTO FILHO, ALEXANDRE DIAS PORTO - FSP ; FERNANDES, FERNANDO TIMOTEO - FSP ; BATISTA, ANDRÉ FILIPE DE MORAES - FSP
- Unidade: FSP
- DOI: 10.1038/s41598-021-82885-y
- Subjects: COVID-19; PROGNÓSTICO; BIOMARCADORES; PROTOCOLOS CLÍNICOS; SÃO PAULO
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Scientific Reports
- ISSN: 2045-2322
- Volume/Número/Paginação/Ano: v.11, art. 3343 [7p.], 2021
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
FERNANDES, Fernando Timoteo et al. A multipurpose machine learning approach to predict COVID-19 negative prognosis in São Paulo, Brazil. Scientific Reports, v. 11, p. art. 3343 [7], 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-021-82885-y. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Fernandes, F. T., Oliveira, T. A. de, Teixeira, C. E., Batista, A. F. de M., Costa, G. D., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2021). A multipurpose machine learning approach to predict COVID-19 negative prognosis in São Paulo, Brazil. Scientific Reports, 11, art. 3343 [7]. doi:10.1038/s41598-021-82885-y -
NLM
Fernandes FT, Oliveira TA de, Teixeira CE, Batista AF de M, Costa GD, Chiavegatto Filho ADP. A multipurpose machine learning approach to predict COVID-19 negative prognosis in São Paulo, Brazil [Internet]. Scientific Reports. 2021 ;11 art. 3343 [7].[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-82885-y -
Vancouver
Fernandes FT, Oliveira TA de, Teixeira CE, Batista AF de M, Costa GD, Chiavegatto Filho ADP. A multipurpose machine learning approach to predict COVID-19 negative prognosis in São Paulo, Brazil [Internet]. Scientific Reports. 2021 ;11 art. 3343 [7].[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-82885-y - Predição de absenteísmo docente na rede pública com machine learning
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Informações sobre o DOI: 10.1038/s41598-021-82885-y (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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HEP_11_2021.pdf | Direct link |
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