Predictive modeling of gestational weight gain: a machine learning multiclass classification study (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: LUZIA, LIANIA ALVES - FSP ; RONDO, PATRICIA HELEN DE CARVALHO - FSP ; CHIAVEGATTO FILHO, ALEXANDRE DIAS PORTO - FSP ; SILVA, GABRIEL FERREIRA DOS SANTOS - FSP ; BARCELLOS FILHO, FABIANO NOVAES - FSP
- Unidade: FSP
- DOI: 10.1186/s12884-024-06952-8
- Subjects: GESTANTES; GANHO DE PESO; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; PREDIÇÃO; SAÚDE MATERNO-INFANTIL; ESTUDOS DE COORTES; BRASIL; ARARAQUARA (SP)
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: BMC Pregnancy and Childbirth
- ISSN: 1471-2393
- Volume/Número/Paginação/Ano: v.24, n.1, [11p.], 2024
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-nd
-
ABNT
AUDÊNCIO, Victor et al. Predictive modeling of gestational weight gain: a machine learning multiclass classification study. BMC Pregnancy and Childbirth, v. 24, n. 1, p. [11], 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/s12884-024-06952-8. Acesso em: 09 jan. 2026. -
APA
Audêncio, V., Santos, H. G. dos, Silva, G. F. dos S., Barcellos Filho, F., Cobre, A. de F., Luzia, L. A., et al. (2024). Predictive modeling of gestational weight gain: a machine learning multiclass classification study. BMC Pregnancy and Childbirth, 24( 1), [11]. doi:10.1186/s12884-024-06952-8 -
NLM
Audêncio V, Santos HG dos, Silva GF dos S, Barcellos Filho F, Cobre A de F, Luzia LA, Rondó PH de C, Chiavegatto Filho ADP. Predictive modeling of gestational weight gain: a machine learning multiclass classification study [Internet]. BMC Pregnancy and Childbirth. 2024 ;24( 1): [11].[citado 2026 jan. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s12884-024-06952-8 -
Vancouver
Audêncio V, Santos HG dos, Silva GF dos S, Barcellos Filho F, Cobre A de F, Luzia LA, Rondó PH de C, Chiavegatto Filho ADP. Predictive modeling of gestational weight gain: a machine learning multiclass classification study [Internet]. BMC Pregnancy and Childbirth. 2024 ;24( 1): [11].[citado 2026 jan. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s12884-024-06952-8 - Artificial intelligence for the diagnosis of erythematous-squamous dermatological diseases: technological contributions to primary care
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Informações sobre o DOI: 10.1186/s12884-024-06952-8 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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