Spatial Clusters of Cancer Mortality in Brazil: A Machine Learning Modeling Approach (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: TOPORCOV, TATIANA NATASHA - FSP ; CHIARAVALLOTI NETO, FRANCISCO - FSP ; CHIAVEGATTO FILHO, ALEXANDRE DIAS PORTO - FSP ; TEIXEIRA, BRUNO CASAES - FSP
- Unidade: FSP
- DOI: 10.3389/ijph.2023.1604789
- Subjects: NEOPLASIAS; MORTALIDADE; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; CLUSTERS; FATORES SOCIOECONÔMICOS; BRASIL
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: International Journal of Public Health (online)
- ISSN: 1661-8564
- Volume/Número/Paginação/Ano: v.68, art. 1604789 [10p.], 2023
- 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
TEIXEIRA, Bruno Casaes et al. Spatial Clusters of Cancer Mortality in Brazil: A Machine Learning Modeling Approach. International Journal of Public Health (online), v. 68, p. art. 1604789 [10], 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/ijph.2023.1604789. Acesso em: 03 nov. 2024. -
APA
Teixeira, B. C., Toporcov, T. N., Chiaravalloti-Neto, F., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2023). Spatial Clusters of Cancer Mortality in Brazil: A Machine Learning Modeling Approach. International Journal of Public Health (online), 68, art. 1604789 [10]. doi:10.3389/ijph.2023.1604789 -
NLM
Teixeira BC, Toporcov TN, Chiaravalloti-Neto F, Chiavegatto Filho ADP. Spatial Clusters of Cancer Mortality in Brazil: A Machine Learning Modeling Approach [Internet]. International Journal of Public Health (online). 2023 ;68 art. 1604789 [10].[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.3389/ijph.2023.1604789 -
Vancouver
Teixeira BC, Toporcov TN, Chiaravalloti-Neto F, Chiavegatto Filho ADP. Spatial Clusters of Cancer Mortality in Brazil: A Machine Learning Modeling Approach [Internet]. International Journal of Public Health (online). 2023 ;68 art. 1604789 [10].[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.3389/ijph.2023.1604789 - Machine Learning for Hypertension Prediction: a Systematic Review
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Informações sobre o DOI: 10.3389/ijph.2023.1604789 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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 | HEP_34_2023.pdf | Direct link |
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