Predictive divergence in machine learning models for clinical mortality risk: A multicohort study of covid-19 patients (2026)
- Authors:
- USP affiliated authors: CHIAVEGATTO FILHO, ALEXANDRE DIAS PORTO - FSP ; MAGALHAES, JULIA CHAVES NEUENSCHWANDER - PRÓ-G
- Unidades: FSP; PRÓ-G
- DOI: 10.1371/journal.pone.0344354
- Subjects: COVID-19; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; ESTUDOS DE COORTES; MORTALIDADE; ALGORITMOS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: San Francisco, CA
- Date published: 2026
- Source:
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
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-
ABNT
MAGALHÃES, Júlia Chaves Neuenschwander e CHIAVEGATTO FILHO, Alexandre Dias Porto. Predictive divergence in machine learning models for clinical mortality risk: A multicohort study of covid-19 patients. PLOS One, v. 21, n. 3, 2026Tradução . . Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/a0495fcf-5b50-4c10-a82e-8c0135d132e8/HEP_03_2026.pdf. Acesso em: 23 mar. 2026. -
APA
Magalhães, J. C. N., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2026). Predictive divergence in machine learning models for clinical mortality risk: A multicohort study of covid-19 patients. PLOS One, 21( 3). doi:10.1371/journal.pone.0344354 -
NLM
Magalhães JCN, Chiavegatto Filho ADP. Predictive divergence in machine learning models for clinical mortality risk: A multicohort study of covid-19 patients [Internet]. PLOS One. 2026 ;21( 3):[citado 2026 mar. 23 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/a0495fcf-5b50-4c10-a82e-8c0135d132e8/HEP_03_2026.pdf -
Vancouver
Magalhães JCN, Chiavegatto Filho ADP. Predictive divergence in machine learning models for clinical mortality risk: A multicohort study of covid-19 patients [Internet]. PLOS One. 2026 ;21( 3):[citado 2026 mar. 23 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/a0495fcf-5b50-4c10-a82e-8c0135d132e8/HEP_03_2026.pdf - Inteligência artificial e saúde
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