Spatial clustering and temporal trend analysis of international migrants diagnosed with tuberculosis in Brazil (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: ARCÊNCIO, RICARDO ALEXANDRE - EERP ; BERRA, THAIS ZAMBONI - EERP
- Unidade: EERP
- DOI: 10.1371/journal.pone.0252712
- Subjects: TUBERCULOSE; EPIDEMIOLOGIA; SANEAMENTO; GERIATRIA; IDOSOS; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; MIGRANTES
- Keywords: Brazil; Tuberculosis; Tuberculosis diagnosis and management; Epidemiology; Sanitation; Geriatric care; Medical personnel; Time series analysis
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: San Francisco
- Date published: 2021
- Source:
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
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-
ABNT
ARCÊNCIO, Ricardo Alexandre et al. Spatial clustering and temporal trend analysis of international migrants diagnosed with tuberculosis in Brazil. PLOS ONE, v. 16, n. 6, p. 1-17, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0252712. Acesso em: 31 mar. 2026. -
APA
Arcêncio, R. A., Berra, T. Z., Terena, N. de F. M., Rocha, M. P., Alecrim, T. F. de A., Kihara, F. M. de S., et al. (2021). Spatial clustering and temporal trend analysis of international migrants diagnosed with tuberculosis in Brazil. PLOS ONE, 16( 6), 1-17. doi:10.1371/journal.pone.0252712 -
NLM
Arcêncio RA, Berra TZ, Terena N de FM, Rocha MP, Alecrim TF de A, Kihara FM de S, Mascarello KC, Sales CMM, Maciel ELN. Spatial clustering and temporal trend analysis of international migrants diagnosed with tuberculosis in Brazil [Internet]. PLOS ONE. 2021 ; 16( 6): 1-17.[citado 2026 mar. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0252712 -
Vancouver
Arcêncio RA, Berra TZ, Terena N de FM, Rocha MP, Alecrim TF de A, Kihara FM de S, Mascarello KC, Sales CMM, Maciel ELN. Spatial clustering and temporal trend analysis of international migrants diagnosed with tuberculosis in Brazil [Internet]. PLOS ONE. 2021 ; 16( 6): 1-17.[citado 2026 mar. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0252712 - A comparative analysis of classical and machine learning methods for forecasting TB/HIV co-infection
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