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Apresentacao sonora/cenica/entrevista
IAs e ChatGPT: ética e segurança no uso de algoritmos (2024)
Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto
Source: Saúde é Pública. Unidade: FSP
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS, ÉTICA, SAÚDE
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ABNT
CHIAVEGATTO FILHO, Alexandre Dias Porto. IAs e ChatGPT: ética e segurança no uso de algoritmos. Saúde é Pública. São Paulo: FSP/USP. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=ek5EgebBm6I. Acesso em: 25 jun. 2024. , 2024
APA
Chiavegatto Filho, A. D. P. (2024). IAs e ChatGPT: ética e segurança no uso de algoritmos. Saúde é Pública. São Paulo: FSP/USP. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=ek5EgebBm6I
NLM
Chiavegatto Filho ADP. IAs e ChatGPT: ética e segurança no uso de algoritmos [Internet]. Saúde é Pública. 2024 ;[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://www.youtube.com/watch?v=ek5EgebBm6I
Vancouver
Chiavegatto Filho ADP. IAs e ChatGPT: ética e segurança no uso de algoritmos [Internet]. Saúde é Pública. 2024 ;[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://www.youtube.com/watch?v=ek5EgebBm6I
Artigo de periodico
The Impact of Time, Region, and Income Level on Stillbirth and Neonatal Mortality in Brazil from 2000-2019 (2023)
Rent, Sharla; Rocha, Thiago; Silva, Lincoln; Souza, João Vitor Perez; Guinsburg, Ruth; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto ; Staton, Catherine; Vissoci, João Ricardo Nickenig
Source: Journal of Pediatrics. Unidade: FSP
Subjects: MORTALIDADE NEONATAL, ESTUDOS DE COORTES, POBREZA, DESIGUALDADES, BRASIL
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ABNT
RENT, Sharla et al. The Impact of Time, Region, and Income Level on Stillbirth and Neonatal Mortality in Brazil from 2000-2019. Journal of Pediatrics, v. 262, p. art. 113613 [8], 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jpeds.2023.113613. Acesso em: 25 jun. 2024.
APA
Rent, S., Rocha, T., Silva, L., Souza, J. V. P., Guinsburg, R., Chiavegatto Filho, A. D. P., et al. (2023). The Impact of Time, Region, and Income Level on Stillbirth and Neonatal Mortality in Brazil from 2000-2019. Journal of Pediatrics, 262, art. 113613 [8]. doi:10.1016/j.jpeds.2023.113613
NLM
Rent S, Rocha T, Silva L, Souza JVP, Guinsburg R, Chiavegatto Filho ADP, Staton C, Vissoci JRN. The Impact of Time, Region, and Income Level on Stillbirth and Neonatal Mortality in Brazil from 2000-2019 [Internet]. Journal of Pediatrics. 2023 ;262 art. 113613 [8].[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jpeds.2023.113613
Vancouver
Rent S, Rocha T, Silva L, Souza JVP, Guinsburg R, Chiavegatto Filho ADP, Staton C, Vissoci JRN. The Impact of Time, Region, and Income Level on Stillbirth and Neonatal Mortality in Brazil from 2000-2019 [Internet]. Journal of Pediatrics. 2023 ;262 art. 113613 [8].[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jpeds.2023.113613
Artigo de periodico
Spatial Clusters of Cancer Mortality in Brazil: A Machine Learning Modeling Approach (2023)
Teixeira, Bruno Casaes; Toporcov, Tatiana Natasha ; Chiaravalloti-Neto, Francisco ; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto
Source: International Journal of Public Health (online). Unidade: FSP
Subjects: NEOPLASIAS, MORTALIDADE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CLUSTERS, FATORES SOCIOECONÔMICOS, BRASIL
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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: 25 jun. 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 jun. 25 ] 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 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.3389/ijph.2023.1604789
Artigo de periodico
Emergency department use and Artificial Intelligence in Pelotas: design and baseline results (2023)
Delpino, Felipe Mendes; Figueiredo, Lílian Munhoz; Costa, Ândria Krolow; Carreno, Ioná; Silva, Luan Nascimento da; Flores, Alana Duarte; Pinheiro, Milena Afonso; Silva, Eloisa Porciúncula da; Marques, Gabriela Ávila; Saes, Mirelle de Oliveira; Duro, Suele Manjourany Silva; Facchini, Luiz Augusto; Vissoci, João Ricardo Nickenig; Flores, Thaynã Ramos; Demarco, Flávio Fernando; Blumenberg, Cauane; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto; Silva, Inácio Crochemore da; Batista, Sandro Rodrigues; Arcêncio, Ricardo Alexandre ; Nunes, Bruno Pereira
Source: Revista Brasileira de Epidemiologia. Unidades: FSP, EERP
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, SERVIÇOS MÉDICOS DE EMERGÊNCIA, DOENÇA CRÔNICA, OBESIDADE
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ABNT
DELPINO, Felipe Mendes et al. Emergency department use and Artificial Intelligence in Pelotas: design and baseline results. Revista Brasileira de Epidemiologia, v. 26, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1980-549720230021. Acesso em: 25 jun. 2024.
APA
Delpino, F. M., Figueiredo, L. M., Costa, Â. K., Carreno, I., Silva, L. N. da, Flores, A. D., et al. (2023). Emergency department use and Artificial Intelligence in Pelotas: design and baseline results. Revista Brasileira de Epidemiologia, 26. doi:10.1590/1980-549720230021
NLM
Delpino FM, Figueiredo LM, Costa ÂK, Carreno I, Silva LN da, Flores AD, Pinheiro MA, Silva EP da, Marques GÁ, Saes M de O, Duro SMS, Facchini LA, Vissoci JRN, Flores TR, Demarco FF, Blumenberg C, Chiavegatto Filho ADP, Silva IC da, Batista SR, Arcêncio RA, Nunes BP. Emergency department use and Artificial Intelligence in Pelotas: design and baseline results [Internet]. Revista Brasileira de Epidemiologia. 2023 ; 26[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1980-549720230021
Vancouver
Delpino FM, Figueiredo LM, Costa ÂK, Carreno I, Silva LN da, Flores AD, Pinheiro MA, Silva EP da, Marques GÁ, Saes M de O, Duro SMS, Facchini LA, Vissoci JRN, Flores TR, Demarco FF, Blumenberg C, Chiavegatto Filho ADP, Silva IC da, Batista SR, Arcêncio RA, Nunes BP. Emergency department use and Artificial Intelligence in Pelotas: design and baseline results [Internet]. Revista Brasileira de Epidemiologia. 2023 ; 26[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1980-549720230021
Artigo de periodico
Machine learning for longitudinal mortality risk prediction in patients with malignant neoplasm in São Paulo, Brazil (2023)
Silva, Gabriela Fideles; Duarte, L. S; Shirassu, Mirian Matsura; Peres, S. V; Moraes, M. A. de; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto
Source: Artificial Intelligence in the Life Sciences. Unidade: FSP
Subjects: NEOPLASIAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MORTALIDADE, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PREDIÇÃO, BRASIL
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ABNT
SILVA, Gabriela Fideles et al. Machine learning for longitudinal mortality risk prediction in patients with malignant neoplasm in São Paulo, Brazil. Artificial Intelligence in the Life Sciences, v. 3, p. art. 100061 [8], 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2023.100061. Acesso em: 25 jun. 2024.
APA
Silva, G. F., Duarte, L. S., Shirassu, M. M., Peres, S. V., Moraes, M. A. de, & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2023). Machine learning for longitudinal mortality risk prediction in patients with malignant neoplasm in São Paulo, Brazil. Artificial Intelligence in the Life Sciences, 3, art. 100061 [8]. doi:10.1016/j.ailsci.2023.100061
NLM
Silva GF, Duarte LS, Shirassu MM, Peres SV, Moraes MA de, Chiavegatto Filho ADP. Machine learning for longitudinal mortality risk prediction in patients with malignant neoplasm in São Paulo, Brazil [Internet]. Artificial Intelligence in the Life Sciences. 2023 ;3 art. 100061 [8].[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2023.100061
Vancouver
Silva GF, Duarte LS, Shirassu MM, Peres SV, Moraes MA de, Chiavegatto Filho ADP. Machine learning for longitudinal mortality risk prediction in patients with malignant neoplasm in São Paulo, Brazil [Internet]. Artificial Intelligence in the Life Sciences. 2023 ;3 art. 100061 [8].[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2023.100061
Artigo de periodico
Improving the performance of machine learning algorithms for health outcomes predictions in multicentric cohorts (2023)
Wichmann, Roberta Moreira ; Fernandes, Fernando Timoteo ; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto
Source: Scientific Reports. Unidade: FSP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS, COVID-19, HOSPITAIS, ESTUDOS DE COORTES
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ABNT
WICHMANN, Roberta Moreira e FERNANDES, Fernando Timoteo e CHIAVEGATTO FILHO, Alexandre Dias Porto. Improving the performance of machine learning algorithms for health outcomes predictions in multicentric cohorts. Scientific Reports, v. 13, p. art. 1022 [8], 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-022-26467-6. Acesso em: 25 jun. 2024.
APA
Wichmann, R. M., Fernandes, F. T., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2023). Improving the performance of machine learning algorithms for health outcomes predictions in multicentric cohorts. Scientific Reports, 13, art. 1022 [8]. doi:10.1038/s41598-022-26467-6
NLM
Wichmann RM, Fernandes FT, Chiavegatto Filho ADP. Improving the performance of machine learning algorithms for health outcomes predictions in multicentric cohorts [Internet]. Scientific Reports. 2023 ;13 art. 1022 [8].[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-022-26467-6
Vancouver
Wichmann RM, Fernandes FT, Chiavegatto Filho ADP. Improving the performance of machine learning algorithms for health outcomes predictions in multicentric cohorts [Internet]. Scientific Reports. 2023 ;13 art. 1022 [8].[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-022-26467-6
Artigo de periodico
A Machine Learning Prediction Model for Immediate Graft Function After Deceased Donor Kidney Transplantation (2023)
Quinino, Raquel M; Agena, Fabiana; Andrade, Luis Gustavo Modelli de ; Furtado, Mariane; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto ; David Neto, Elias
Source: Transplantation. Unidade: FSP
Subjects: TRANSPLANTE DE RIM, DOAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
QUININO, Raquel M et al. A Machine Learning Prediction Model for Immediate Graft Function After Deceased Donor Kidney Transplantation. Transplantation, v. 107, n. 6, p. 1380–1389, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1097/TP.0000000000004510. Acesso em: 25 jun. 2024.
APA
Quinino, R. M., Agena, F., Andrade, L. G. M. de, Furtado, M., Chiavegatto Filho, A. D. P., & David Neto, E. (2023). A Machine Learning Prediction Model for Immediate Graft Function After Deceased Donor Kidney Transplantation. Transplantation, 107( 6), 1380–1389. doi:10.1097/TP.0000000000004510
NLM
Quinino RM, Agena F, Andrade LGM de, Furtado M, Chiavegatto Filho ADP, David Neto E. A Machine Learning Prediction Model for Immediate Graft Function After Deceased Donor Kidney Transplantation [Internet]. Transplantation. 2023 ;107( 6): 1380–1389.[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1097/TP.0000000000004510
Vancouver
Quinino RM, Agena F, Andrade LGM de, Furtado M, Chiavegatto Filho ADP, David Neto E. A Machine Learning Prediction Model for Immediate Graft Function After Deceased Donor Kidney Transplantation [Internet]. Transplantation. 2023 ;107( 6): 1380–1389.[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1097/TP.0000000000004510
Artigo de periodico
Data-driven decision making for the screening of cognitive impairment in primary care: a machine learning approach using data from the ELSA-Brasil study (2023)
Szlejf, Cláudia ; Batista, Andre Filipe de Moraes ; Bertola, Laiss ; Lotufo, Paulo Andrade ; Benseñor, Isabela Judith Martins ; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto ; Suemoto, Claudia Kimie
Source: Brazilian Journal of Medical and Biological Research (on line). Unidades: FM, FSP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ATENÇÃO PRIMÁRIA À SAÚDE, PREDIÇÃO, CONHECIMENTO, COMPROMETIMENTO COGNITIVO LEVE
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ABNT
SZLEJF, Cláudia et al. Data-driven decision making for the screening of cognitive impairment in primary care: a machine learning approach using data from the ELSA-Brasil study. Brazilian Journal of Medical and Biological Research (on line), v. 56, p. art. e12475 [8], 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1414-431X2023e12475. Acesso em: 25 jun. 2024.
APA
Szlejf, C., Batista, A. F. de M., Bertola, L., Lotufo, P. A., Benseñor, I. J. M., Chiavegatto Filho, A. D. P., & Suemoto, C. K. (2023). Data-driven decision making for the screening of cognitive impairment in primary care: a machine learning approach using data from the ELSA-Brasil study. Brazilian Journal of Medical and Biological Research (on line), 56, art. e12475 [8]. doi:10.1590/1414-431X2023e12475
NLM
Szlejf C, Batista AF de M, Bertola L, Lotufo PA, Benseñor IJM, Chiavegatto Filho ADP, Suemoto CK. Data-driven decision making for the screening of cognitive impairment in primary care: a machine learning approach using data from the ELSA-Brasil study [Internet]. Brazilian Journal of Medical and Biological Research (on line). 2023 ;56 art. e12475 [8].[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1414-431X2023e12475
Vancouver
Szlejf C, Batista AF de M, Bertola L, Lotufo PA, Benseñor IJM, Chiavegatto Filho ADP, Suemoto CK. Data-driven decision making for the screening of cognitive impairment in primary care: a machine learning approach using data from the ELSA-Brasil study [Internet]. Brazilian Journal of Medical and Biological Research (on line). 2023 ;56 art. e12475 [8].[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1414-431X2023e12475
Artigo de periodico
Functional mobility and 10-year all-cause and cause-specific mortality in older people from São Paulo, Brazil (2022)
Nascimento, Carla Ferreira do ; Lay, Alejandra Andrea Roman ; Duarte, Yeda Aparecida de Oliveira ; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto
Source: Brazilian Journal of Physical Therapy. Unidades: EE, FSP
Subjects: IDOSOS, SAÚDE DO IDOSO, MORTALIDADE, LIMITAÇÃO DE MOBILIDADE, MARCHA (LOCOMOÇÃO), DESEMPENHO MOTOR, FATORES DE RISCO, BRASIL
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ABNT
NASCIMENTO, Carla Ferreira do et al. Functional mobility and 10-year all-cause and cause-specific mortality in older people from São Paulo, Brazil. Brazilian Journal of Physical Therapy, v. 26, n. 4, p. art. 100431 [9], 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.bjpt.2022.100431. Acesso em: 25 jun. 2024.
APA
Nascimento, C. F. do, Lay, A. A. R., Duarte, Y. A. de O., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2022). Functional mobility and 10-year all-cause and cause-specific mortality in older people from São Paulo, Brazil. Brazilian Journal of Physical Therapy, 26( 4), art. 100431 [9]. doi:10.1016/j.bjpt.2022.100431
NLM
Nascimento CF do, Lay AAR, Duarte YA de O, Chiavegatto Filho ADP. Functional mobility and 10-year all-cause and cause-specific mortality in older people from São Paulo, Brazil [Internet]. Brazilian Journal of Physical Therapy. 2022 ;26( 4): art. 100431 [9].[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bjpt.2022.100431
Vancouver
Nascimento CF do, Lay AAR, Duarte YA de O, Chiavegatto Filho ADP. Functional mobility and 10-year all-cause and cause-specific mortality in older people from São Paulo, Brazil [Internet]. Brazilian Journal of Physical Therapy. 2022 ;26( 4): art. 100431 [9].[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bjpt.2022.100431
Artigo de periodico
Physician preference for receiving machine learning predictive results: A cross-sectional multicentric study (2022)
Wichmann, Roberta Moreira ; Fagundes, Thales Pardini; Oliveira, Tiago Almeida de; Batista, André Filipe de Moraes; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto
Source: PLOS ONE. Unidade: FSP
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESTUDOS TRANSVERSAIS
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ABNT
WICHMANN, Roberta Moreira et al. Physician preference for receiving machine learning predictive results: A cross-sectional multicentric study. PLOS ONE, v. 17, n. 2, p. art. e0278397 [19], 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0278397. Acesso em: 25 jun. 2024.
APA
Wichmann, R. M., Fagundes, T. P., Oliveira, T. A. de, Batista, A. F. de M., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2022). Physician preference for receiving machine learning predictive results: A cross-sectional multicentric study. PLOS ONE, 17( 2), art. e0278397 [19]. doi:10.1371/journal.pone.0278397
NLM
Wichmann RM, Fagundes TP, Oliveira TA de, Batista AF de M, Chiavegatto Filho ADP. Physician preference for receiving machine learning predictive results: A cross-sectional multicentric study [Internet]. PLOS ONE. 2022 ;17( 2): art. e0278397 [19].[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0278397
Vancouver
Wichmann RM, Fagundes TP, Oliveira TA de, Batista AF de M, Chiavegatto Filho ADP. Physician preference for receiving machine learning predictive results: A cross-sectional multicentric study [Internet]. PLOS ONE. 2022 ;17( 2): art. e0278397 [19].[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0278397
Artigo de periodico
Machine learning for predicting chronic diseases: a systematic review (2022)
Delpino, F. M.; Costa, Â. K.; Farias, S. R.; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto; Arcêncio, Ricardo Alexandre ; Nunes, B. P.
Source: Public Health. Unidades: FSP, EERP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DOENÇA CRÔNICA, PREDIÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DELPINO, F. M. et al. Machine learning for predicting chronic diseases: a systematic review. Public Health, v. 205, p. 14-25, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.puhe.2022.01.007. Acesso em: 25 jun. 2024.
APA
Delpino, F. M., Costa, Â. K., Farias, S. R., Chiavegatto Filho, A. D. P., Arcêncio, R. A., & Nunes, B. P. (2022). Machine learning for predicting chronic diseases: a systematic review. Public Health, 205, 14-25. doi:10.1016/j.puhe.2022.01.007
NLM
Delpino FM, Costa ÂK, Farias SR, Chiavegatto Filho ADP, Arcêncio RA, Nunes BP. Machine learning for predicting chronic diseases: a systematic review [Internet]. Public Health. 2022 ; 205 14-25.[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.puhe.2022.01.007
Vancouver
Delpino FM, Costa ÂK, Farias SR, Chiavegatto Filho ADP, Arcêncio RA, Nunes BP. Machine learning for predicting chronic diseases: a systematic review [Internet]. Public Health. 2022 ; 205 14-25.[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.puhe.2022.01.007
Apresentacao sonora/cenica/entrevista
Inteligência artificial e saúde (2022)
Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto
Source: Inteligência artificial e saúde. Unidade: FSP
Subjects: SAÚDE PÚBLICA, ALGORITMOS, EPIDEMIOLOGIA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CHIAVEGATTO FILHO, Alexandre Dias Porto. Inteligência artificial e saúde. Inteligência artificial e saúde. São Paulo: FSP/USP. Disponível em: https://youtu.be/8JVU9FeKnV0. Acesso em: 25 jun. 2024. , 2022
APA
Chiavegatto Filho, A. D. P. (2022). Inteligência artificial e saúde. Inteligência artificial e saúde. São Paulo: FSP/USP. Recuperado de https://youtu.be/8JVU9FeKnV0
NLM
Chiavegatto Filho ADP. Inteligência artificial e saúde [Internet]. Inteligência artificial e saúde. 2022 ;[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://youtu.be/8JVU9FeKnV0
Vancouver
Chiavegatto Filho ADP. Inteligência artificial e saúde [Internet]. Inteligência artificial e saúde. 2022 ;[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://youtu.be/8JVU9FeKnV0
Artigo de periodico
Early identification of older individuals at risk of mobility decline with machine learning (2022)
Carla Ferreirado Nascimentoa; Batista, André Filipe de Moraes; Duarte, Yeda Aparecida de Oliveira ; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto
Source: Archives of Gerontology and Geriatrics. Unidades: EE, FSP
Subjects: CAPACIDADE FUNCIONAL, LIMITAÇÃO DE MOBILIDADE, IDOSOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CARLA FERREIRADO NASCIMENTOA, et al. Early identification of older individuals at risk of mobility decline with machine learning. Archives of Gerontology and Geriatrics, v. 100, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.archger.2022.104625. Acesso em: 25 jun. 2024.
APA
Carla Ferreirado Nascimentoa,, Batista, A. F. de M., Duarte, Y. A. de O., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2022). Early identification of older individuals at risk of mobility decline with machine learning. Archives of Gerontology and Geriatrics, 100. doi:10.1016/j.archger.2022.104625
NLM
Carla Ferreirado Nascimentoa, Batista AF de M, Duarte YA de O, Chiavegatto Filho ADP. Early identification of older individuals at risk of mobility decline with machine learning [Internet]. Archives of Gerontology and Geriatrics. 2022 ; 100[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.archger.2022.104625
Vancouver
Carla Ferreirado Nascimentoa, Batista AF de M, Duarte YA de O, Chiavegatto Filho ADP. Early identification of older individuals at risk of mobility decline with machine learning [Internet]. Archives of Gerontology and Geriatrics. 2022 ; 100[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.archger.2022.104625
Artigo de periodico
Machine Learning for Hypertension Prediction: a Systematic Review (2022)
Silva, Gabriel Ferreira dos Santos; Fagundes, Thales P; Teixeira, Bruno Casaes; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto
Source: Current Hypertension Reports. Unidade: FSP
Subjects: HIPERTENSÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REVISÃO SISTEMÁTICA, ALGORITMOS, POLÍTICA DE SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Gabriel Ferreira dos Santos et al. Machine Learning for Hypertension Prediction: a Systematic Review. Current Hypertension Reports, v. 24, n. 11, p. 523–533, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11906-022-01212-6. Acesso em: 25 jun. 2024.
APA
Silva, G. F. dos S., Fagundes, T. P., Teixeira, B. C., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2022). Machine Learning for Hypertension Prediction: a Systematic Review. Current Hypertension Reports, 24( 11), 523–533. doi:10.1007/s11906-022-01212-6
NLM
Silva GF dos S, Fagundes TP, Teixeira BC, Chiavegatto Filho ADP. Machine Learning for Hypertension Prediction: a Systematic Review [Internet]. Current Hypertension Reports. 2022 ;24( 11): 523–533.[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11906-022-01212-6
Vancouver
Silva GF dos S, Fagundes TP, Teixeira BC, Chiavegatto Filho ADP. Machine Learning for Hypertension Prediction: a Systematic Review [Internet]. Current Hypertension Reports. 2022 ;24( 11): 523–533.[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11906-022-01212-6
Artigo de periodico
Prediction models for carbapenem-resistant carriage at liver transplantation: A multicenter retrospective study (2022)
Freire, Maristela P ; Maccaro, Angelo ; Siniscalchi, Antonio ; Laici, Cristiana ; Cescon, Matteo ; D'Albuquerque, Luiz Augusto Carneiro ; Morelli, Maria Cristina ; Song, Alice Tung Wan ; Abdala, Edson ; Viale, Pierluigi ; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto ; Rinaldi, Matteo ; Giannella, Maddalena ; Terrabuio, Débora Raquel Benedita ; Borba, Mariane Furtado ; Pasquini, Zeno ; Bartoletti, Michele ; Oliveira, Tiago Almeida de ; Nunes, Nathalia Neves ; Lemos, Gabriela Takeshigue
Source: Transplant Infectious Disease. Unidades: FM, FSP, ESALQ
Subjects: ANTIBIÓTICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ENTEROBACTER, MODELOS MATEMÁTICOS, PERITONITE, PREVENÇÃO DE DOENÇAS, TRANSPLANTE DE FÍGADO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FREIRE, Maristela P et al. Prediction models for carbapenem-resistant carriage at liver transplantation: A multicenter retrospective study. Transplant Infectious Disease, v. 24, n. 6, p. art. e13920 [11], 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/tid.13920. Acesso em: 25 jun. 2024.
APA
Freire, M. P., Maccaro, A., Siniscalchi, A., Laici, C., Cescon, M., D'Albuquerque, L. A. C., et al. (2022). Prediction models for carbapenem-resistant carriage at liver transplantation: A multicenter retrospective study. Transplant Infectious Disease, 24( 6), art. e13920 [11]. doi:10.1111/tid.13920
NLM
Freire MP, Maccaro A, Siniscalchi A, Laici C, Cescon M, D'Albuquerque LAC, Morelli MC, Song ATW, Abdala E, Viale P, Chiavegatto Filho ADP, Rinaldi M, Giannella M, Terrabuio DRB, Borba MF, Pasquini Z, Bartoletti M, Oliveira TA de, Nunes NN, Lemos GT. Prediction models for carbapenem-resistant carriage at liver transplantation: A multicenter retrospective study [Internet]. Transplant Infectious Disease. 2022 ;24( 6): art. e13920 [11].[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1111/tid.13920
Vancouver
Freire MP, Maccaro A, Siniscalchi A, Laici C, Cescon M, D'Albuquerque LAC, Morelli MC, Song ATW, Abdala E, Viale P, Chiavegatto Filho ADP, Rinaldi M, Giannella M, Terrabuio DRB, Borba MF, Pasquini Z, Bartoletti M, Oliveira TA de, Nunes NN, Lemos GT. Prediction models for carbapenem-resistant carriage at liver transplantation: A multicenter retrospective study [Internet]. Transplant Infectious Disease. 2022 ;24( 6): art. e13920 [11].[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1111/tid.13920
Artigo de periodico
Fatores associados à limitação da mobilidade funcional em idosos do Município de São Paulo, Brasil: análise comparativa ao longo de 15 anos (2022)
Nascimento, Carla Ferreira do; Duarte, Yeda Aparecida de Oliveira ; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto
Source: Cadernos de Saúde Pública. Unidades: EE, FSP
Subjects: LIMITAÇÃO DE MOBILIDADE, POPULAÇÃO, DOENÇAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NASCIMENTO, Carla Ferreira do e DUARTE, Yeda Aparecida de Oliveira e CHIAVEGATTO FILHO, Alexandre Dias Porto. Fatores associados à limitação da mobilidade funcional em idosos do Município de São Paulo, Brasil: análise comparativa ao longo de 15 anos. Cadernos de Saúde Pública, v. 38, n. 4, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/0102-311X00196821. Acesso em: 25 jun. 2024.
APA
Nascimento, C. F. do, Duarte, Y. A. de O., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2022). Fatores associados à limitação da mobilidade funcional em idosos do Município de São Paulo, Brasil: análise comparativa ao longo de 15 anos. Cadernos de Saúde Pública, 38( 4). doi:10.1590/0102-311X00196821
NLM
Nascimento CF do, Duarte YA de O, Chiavegatto Filho ADP. Fatores associados à limitação da mobilidade funcional em idosos do Município de São Paulo, Brasil: análise comparativa ao longo de 15 anos [Internet]. Cadernos de Saúde Pública. 2022 ; 38( 4):[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1590/0102-311X00196821
Vancouver
Nascimento CF do, Duarte YA de O, Chiavegatto Filho ADP. Fatores associados à limitação da mobilidade funcional em idosos do Município de São Paulo, Brasil: análise comparativa ao longo de 15 anos [Internet]. Cadernos de Saúde Pública. 2022 ; 38( 4):[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1590/0102-311X00196821
Artigo de periodico
Clusters of Pregnant Women with Severe Acute Respiratory Syndrome Due to COVID-19: An Unsupervised Learning Approach (2022)
Carneiro, Isadora Celine Rodrigues; Feronato, Sofia Galvão; Silveira, Guilherme Ferreira; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto ; Santos, Hellen Geremias dos
Source: International Journal of Environmental Research and Public Health. Unidade: FSP
Subjects: COVID-19, GESTANTES, HOSPITALIZAÇÃO, SISTEMA DE SAÚDE, TRANSTORNOS RESPIRATÓRIOS
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ABNT
CARNEIRO, Isadora Celine Rodrigues et al. Clusters of Pregnant Women with Severe Acute Respiratory Syndrome Due to COVID-19: An Unsupervised Learning Approach. International Journal of Environmental Research and Public Health, v. 19, n. 20, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/ijerph192013522. Acesso em: 25 jun. 2024.
APA
Carneiro, I. C. R., Feronato, S. G., Silveira, G. F., Chiavegatto Filho, A. D. P., & Santos, H. G. dos. (2022). Clusters of Pregnant Women with Severe Acute Respiratory Syndrome Due to COVID-19: An Unsupervised Learning Approach. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19( 20). doi:10.3390/ijerph192013522
NLM
Carneiro ICR, Feronato SG, Silveira GF, Chiavegatto Filho ADP, Santos HG dos. Clusters of Pregnant Women with Severe Acute Respiratory Syndrome Due to COVID-19: An Unsupervised Learning Approach [Internet]. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2022 ;19( 20):[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.3390/ijerph192013522
Vancouver
Carneiro ICR, Feronato SG, Silveira GF, Chiavegatto Filho ADP, Santos HG dos. Clusters of Pregnant Women with Severe Acute Respiratory Syndrome Due to COVID-19: An Unsupervised Learning Approach [Internet]. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2022 ;19( 20):[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.3390/ijerph192013522
Artigo de periodico
Predição de absenteísmo docente na rede pública com machine learning (2021)
Fernandes, Fernando Timoteo ; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto
Unidade: FSP
Subjects: ABSENTEÍSMO, FATORES DE RISCO, MORBIDADE, EDUCAÇÃO INFANTIL, ESTUDOS TRANSVERSAIS
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ABNT
FERNANDES, Fernando Timoteo e CHIAVEGATTO FILHO, Alexandre Dias Porto. Predição de absenteísmo docente na rede pública com machine learning. v. 55, p. art.23 [11], 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2021055002677. Acesso em: 25 jun. 2024.
APA
Fernandes, F. T., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2021). Predição de absenteísmo docente na rede pública com machine learning, 55, art.23 [11]. doi:10.11606/s1518-8787.2021055002677
NLM
Fernandes FT, Chiavegatto Filho ADP. Predição de absenteísmo docente na rede pública com machine learning [Internet]. 2021 ;55 art.23 [11].[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2021055002677
Vancouver
Fernandes FT, Chiavegatto Filho ADP. Predição de absenteísmo docente na rede pública com machine learning [Internet]. 2021 ;55 art.23 [11].[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2021055002677
Artigo de periodico
Cause-specific mortality prediction in older residents of São Paulo, Brazil: a machine learning approach (2021)
Nascimento, Carla Ferreira do ; Santos, Hellen Geremias dos ; Batista, André Filipe de Moraes; Lay, Alejandra Andrea Roman; Duarte, Yeda Aparecida de Oliveira ; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto
Source: Age and Ageing. Unidades: EE, FSP, IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MORTALIDADE, IDOSOS, MODELAGEM DE DADOS, SÃO PAULO (SP), BRASIL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NASCIMENTO, Carla Ferreira do et al. Cause-specific mortality prediction in older residents of São Paulo, Brazil: a machine learning approach. Age and Ageing, p. [7], 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/ageing/afab067. Acesso em: 25 jun. 2024.
APA
Nascimento, C. F. do, Santos, H. G. dos, Batista, A. F. de M., Lay, A. A. R., Duarte, Y. A. de O., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2021). Cause-specific mortality prediction in older residents of São Paulo, Brazil: a machine learning approach. Age and Ageing, [7]. doi:10.1093/ageing/afab067
NLM
Nascimento CF do, Santos HG dos, Batista AF de M, Lay AAR, Duarte YA de O, Chiavegatto Filho ADP. Cause-specific mortality prediction in older residents of São Paulo, Brazil: a machine learning approach [Internet]. Age and Ageing. 2021 ;[7].[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1093/ageing/afab067
Vancouver
Nascimento CF do, Santos HG dos, Batista AF de M, Lay AAR, Duarte YA de O, Chiavegatto Filho ADP. Cause-specific mortality prediction in older residents of São Paulo, Brazil: a machine learning approach [Internet]. Age and Ageing. 2021 ;[7].[citado 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1093/ageing/afab067
Artigo de periodico
A multipurpose machine learning approach to predict COVID-19 negative prognosis in São Paulo, Brazil (2021)
Fernandes, Fernando Timoteo ; Oliveira, Tiago Almeida de; Teixeira, Cristiane Esteves; Batista, André Filipe de Moraes; Costa, Gabriel Dalla; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto
Source: Scientific Reports. Unidade: FSP
Subjects: COVID-19, PROGNÓSTICO, BIOMARCADORES, PROTOCOLOS CLÍNICOS, SÃO PAULO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 25 jun. 2024.
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 2024 jun. 25 ] 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 2024 jun. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-82885-y

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