ReP USP - Resultado da busca

Trabalho de evento-anais periodico
Development of a software to identify people at risk of hereditary cancer (2025)
Pereira, Alison Luis Eburneo; Paixão, Guilherme; Luiz, Alan Vinicius Assunção ; Flória, Milena Jorge Simões; Guindalini, Rodrigo Santa Cruz; Barbosa, Ielison dos Santos; Alves, Domingos ; Santos, Jennifer Thalita Targino dos
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: EERP, FMRP, ICMC, FFCLRP E FMRP
Subjects: DOENÇAS HEREDITÁRIAS, NEOPLASIAS, EDUCAÇÃO EM SAÚDE, SOFTWARES, ESTRATÉGIAS TERAPÊUTICAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PEREIRA, Alison Luis Eburneo et al. Development of a software to identify people at risk of hereditary cancer. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier BV. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.236. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2025
APA
Pereira, A. L. E., Paixão, G., Luiz, A. V. A., Flória, M. J. S., Guindalini, R. S. C., Barbosa, I. dos S., et al. (2025). Development of a software to identify people at risk of hereditary cancer. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier BV. doi:10.1016/j.procs.2025.02.236
NLM
Pereira ALE, Paixão G, Luiz AVA, Flória MJS, Guindalini RSC, Barbosa I dos S, Alves D, Santos JTT dos. Development of a software to identify people at risk of hereditary cancer [Internet]. Procedia Computer Science. 2025 ; 256 1256-1262.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.236
Vancouver
Pereira ALE, Paixão G, Luiz AVA, Flória MJS, Guindalini RSC, Barbosa I dos S, Alves D, Santos JTT dos. Development of a software to identify people at risk of hereditary cancer [Internet]. Procedia Computer Science. 2025 ; 256 1256-1262.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.236
Trabalho de evento-anais periodico
Development of an infrastructure and computational pipeline for analyzing rare disease research data: a case study in the State of São Paulo, Brazil (2025)
Baiochi, João Francisco; Bernardi, Filipe Andrade ; Yamada, Diego Bettiol ; Felix, Têmis; Ferraz, Victor Evangelista de Faria ; Lima, Vinícius Costa ; Alves, Domingos
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: IQSC, FMRP
Subjects: DOENÇAS RARAS, SOFTWARES, EDUCAÇÃO EM SAÚDE, SAÚDE PÚBLICA, ESTUDO DE CASO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BAIOCHI, João Francisco et al. Development of an infrastructure and computational pipeline for analyzing rare disease research data: a case study in the State of São Paulo, Brazil. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier BV. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.247. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2025
APA
Baiochi, J. F., Bernardi, F. A., Yamada, D. B., Felix, T., Ferraz, V. E. de F., Lima, V. C., & Alves, D. (2025). Development of an infrastructure and computational pipeline for analyzing rare disease research data: a case study in the State of São Paulo, Brazil. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier BV. doi:10.1016/j.procs.2025.02.247
NLM
Baiochi JF, Bernardi FA, Yamada DB, Felix T, Ferraz VE de F, Lima VC, Alves D. Development of an infrastructure and computational pipeline for analyzing rare disease research data: a case study in the State of São Paulo, Brazil [Internet]. Procedia Computer Science. 2025 ; 256 1341-1349.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.247
Vancouver
Baiochi JF, Bernardi FA, Yamada DB, Felix T, Ferraz VE de F, Lima VC, Alves D. Development of an infrastructure and computational pipeline for analyzing rare disease research data: a case study in the State of São Paulo, Brazil [Internet]. Procedia Computer Science. 2025 ; 256 1341-1349.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.247
Trabalho de evento-anais periodico
Developing a genomic minimum data set for rare diseases in Brazil: a delphi protocol approach (2025)
Bernardi, Filipe Andrade ; Oliveira, Bibiana de; Moraes, José Carlos de; Baiochi, João Francisco; Lima, Vinícius Costa ; Ferraz, Victor Evangelista de Faria ; Alves, Domingos ; Félix, Têmis; Schwartz, Ida
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, IQSC
Subjects: DOENÇAS GENÉTICAS, DOENÇAS RARAS, DELPHI (LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BERNARDI, Filipe Andrade et al. Developing a genomic minimum data set for rare diseases in Brazil: a delphi protocol approach. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier BV. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.241. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2025
APA
Bernardi, F. A., Oliveira, B. de, Moraes, J. C. de, Baiochi, J. F., Lima, V. C., Ferraz, V. E. de F., et al. (2025). Developing a genomic minimum data set for rare diseases in Brazil: a delphi protocol approach. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier BV. doi:10.1016/j.procs.2025.02.241
NLM
Bernardi FA, Oliveira B de, Moraes JC de, Baiochi JF, Lima VC, Ferraz VE de F, Alves D, Félix T, Schwartz I. Developing a genomic minimum data set for rare diseases in Brazil: a delphi protocol approach [Internet]. Procedia Computer Science. 2025 ; 256 1294-1301.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.241
Vancouver
Bernardi FA, Oliveira B de, Moraes JC de, Baiochi JF, Lima VC, Ferraz VE de F, Alves D, Félix T, Schwartz I. Developing a genomic minimum data set for rare diseases in Brazil: a delphi protocol approach [Internet]. Procedia Computer Science. 2025 ; 256 1294-1301.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.241
Trabalho de evento-anais periodico
Data quality in laboratory indicators and tuberculosis control: a case study from the state of São Paulo (2025)
Annelli, Guilherme Lourenço ; Bernardi, Filipe Andrade ; Baiochi, João Francisco; Lima, Vinícius Costa ; Scarpa, Nicolas; Silva, Érica Chimara; Alves, Domingos
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, IQSC
Subjects: TUBERCULOSE, GESTÃO DA INFORMAÇÃO, INDICADORES DE SAÚDE, SAÚDE PÚBLICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ANNELLI, Guilherme Lourenço et al. Data quality in laboratory indicators and tuberculosis control: a case study from the state of São Paulo. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier BV. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.208. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2025
APA
Annelli, G. L., Bernardi, F. A., Baiochi, J. F., Lima, V. C., Scarpa, N., Silva, É. C., & Alves, D. (2025). Data quality in laboratory indicators and tuberculosis control: a case study from the state of São Paulo. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier BV. doi:10.1016/j.procs.2025.02.208
NLM
Annelli GL, Bernardi FA, Baiochi JF, Lima VC, Scarpa N, Silva ÉC, Alves D. Data quality in laboratory indicators and tuberculosis control: a case study from the state of São Paulo [Internet]. Procedia Computer Science. 2025 ; 256 1022-1029.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.208
Vancouver
Annelli GL, Bernardi FA, Baiochi JF, Lima VC, Scarpa N, Silva ÉC, Alves D. Data quality in laboratory indicators and tuberculosis control: a case study from the state of São Paulo [Internet]. Procedia Computer Science. 2025 ; 256 1022-1029.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.208
Trabalho de evento-anais periodico
Enhancing rare disease management and care: proposal of an evidence-based digital platform for second opinions (2025)
Lima, Vinícius Costa ; Bernardi, Filipe Andrade ; Yamada, Diego Bettiol ; Cassão, Victor ; Barbosa Junior, Francisco ; Félix, Têmis; Ferraz, Victor Evangelista de Faria ; Dal-Fabbro, Amaury Lelis ; Alves, Domingos
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia
Subjects: DOENÇAS RARAS, SOFTWARES, EDUCAÇÃO EM SAÚDE, PLATAFORMA DIGITAL, MEDICINA BASEADA EM EVIDÊNCIAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LIMA, Vinícius Costa et al. Enhancing rare disease management and care: proposal of an evidence-based digital platform for second opinions. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier BV. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.239. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2025
APA
Lima, V. C., Bernardi, F. A., Yamada, D. B., Cassão, V., Barbosa Junior, F., Félix, T., et al. (2025). Enhancing rare disease management and care: proposal of an evidence-based digital platform for second opinions. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier BV. doi:10.1016/j.procs.2025.02.239
NLM
Lima VC, Bernardi FA, Yamada DB, Cassão V, Barbosa Junior F, Félix T, Ferraz VE de F, Dal-Fabbro AL, Alves D. Enhancing rare disease management and care: proposal of an evidence-based digital platform for second opinions [Internet]. Procedia Computer Science. 2025 ; 256 1277-1284.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.239
Vancouver
Lima VC, Bernardi FA, Yamada DB, Cassão V, Barbosa Junior F, Félix T, Ferraz VE de F, Dal-Fabbro AL, Alves D. Enhancing rare disease management and care: proposal of an evidence-based digital platform for second opinions [Internet]. Procedia Computer Science. 2025 ; 256 1277-1284.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.239
Trabalho de evento-anais periodico
Experiences and perceptions of catalysts and barriers to data quality in the national network of rare diseases (2025)
Neiva, Mariane Barros ; Yamada, Diego Bettiol ; Vinci, André Luiz Teixeira ; Alves, Domingos ; Felix, Temis Maria; Schwartz, Ida Vanessa Doederlein
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, ICMC, EERP
Subjects: DOENÇAS RARAS, SOFTWARES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NEIVA, Mariane Barros et al. Experiences and perceptions of catalysts and barriers to data quality in the national network of rare diseases. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier BV. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.251. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2025
APA
Neiva, M. B., Yamada, D. B., Vinci, A. L. T., Alves, D., Felix, T. M., & Schwartz, I. V. D. (2025). Experiences and perceptions of catalysts and barriers to data quality in the national network of rare diseases. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier BV. doi:10.1016/j.procs.2025.02.251
NLM
Neiva MB, Yamada DB, Vinci ALT, Alves D, Felix TM, Schwartz IVD. Experiences and perceptions of catalysts and barriers to data quality in the national network of rare diseases [Internet]. Procedia Computer Science. 2025 ; 256 1375-1382.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.251
Vancouver
Neiva MB, Yamada DB, Vinci ALT, Alves D, Felix TM, Schwartz IVD. Experiences and perceptions of catalysts and barriers to data quality in the national network of rare diseases [Internet]. Procedia Computer Science. 2025 ; 256 1375-1382.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.251
Trabalho de evento-anais periodico
Improving hospital experience through indoor localization implementation (2025)
Brodt, João Pedro Vieira ; Rijo, Rui Pedro Charters Lopes; Alves, Domingos
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidade: FMRP
Subjects: DATILOSCOPIA, ALGORITMOS, HOSPITAIS, DISPOSITIVOS E INSTRUMENTOS MÉDICOS, INFORMÁTICA MÉDICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BRODT, João Pedro Vieira e RIJO, Rui Pedro Charters Lopes e ALVES, Domingos. Improving hospital experience through indoor localization implementation. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier BV. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.245. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2025
APA
Brodt, J. P. V., Rijo, R. P. C. L., & Alves, D. (2025). Improving hospital experience through indoor localization implementation. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier BV. doi:10.1016/j.procs.2025.02.245
NLM
Brodt JPV, Rijo RPCL, Alves D. Improving hospital experience through indoor localization implementation [Internet]. Procedia Computer Science. 2025 ; 256 1326-1332.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.245
Vancouver
Brodt JPV, Rijo RPCL, Alves D. Improving hospital experience through indoor localization implementation [Internet]. Procedia Computer Science. 2025 ; 256 1326-1332.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.245
Trabalho de evento-anais periodico
Unsupervised K-means analysis of tuberculosis data in Brazil: identifying high prevalence states and temporal trends (2024)
Rossini, Angelo; Alves, Domingos ; Cassão, Victor; Miyoshi, Newton Shydeo Brandão
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia
Subjects: TUBERCULOSE, ALGORITMOS, DOENÇAS TRANSMISSÍVEIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ROSSINI, Angelo et al. Unsupervised K-means analysis of tuberculosis data in Brazil: identifying high prevalence states and temporal trends. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.365. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2024
APA
Rossini, A., Alves, D., Cassão, V., & Miyoshi, N. S. B. (2024). Unsupervised K-means analysis of tuberculosis data in Brazil: identifying high prevalence states and temporal trends. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.procs.2024.06.365
NLM
Rossini A, Alves D, Cassão V, Miyoshi NSB. Unsupervised K-means analysis of tuberculosis data in Brazil: identifying high prevalence states and temporal trends [Internet]. Procedia Computer Science. 2024 ; 239 1839-1846.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.365
Vancouver
Rossini A, Alves D, Cassão V, Miyoshi NSB. Unsupervised K-means analysis of tuberculosis data in Brazil: identifying high prevalence states and temporal trends [Internet]. Procedia Computer Science. 2024 ; 239 1839-1846.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.365
Trabalho de evento-anais periodico
OUTB: application for decision-support in the outcomes of Tuberculosis (2024)
Mozini, Mariana Tavares ; Rothschild, Raul; Mioto, Ana Clara de Andrade ; Bernardi, Filipe Andrade ; Lima, Vinícius; Soares, Giovane Thomazini ; Segamarchi, Renan; Alves, Domingos
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidade: FMRP
Subjects: TUBERCULOSE, APLICATIVOS MÓVEIS, DIRETRIZES PARA O PLANEJAMENTO EM SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MOZINI, Mariana Tavares et al. OUTB: application for decision-support in the outcomes of Tuberculosis. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.241. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2024
APA
Mozini, M. T., Rothschild, R., Mioto, A. C. de A., Bernardi, F. A., Lima, V., Soares, G. T., et al. (2024). OUTB: application for decision-support in the outcomes of Tuberculosis. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.procs.2024.06.241
NLM
Mozini MT, Rothschild R, Mioto AC de A, Bernardi FA, Lima V, Soares GT, Segamarchi R, Alves D. OUTB: application for decision-support in the outcomes of Tuberculosis [Internet]. Procedia Computer Science. 2024 ; 239 832–839.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.241
Vancouver
Mozini MT, Rothschild R, Mioto AC de A, Bernardi FA, Lima V, Soares GT, Segamarchi R, Alves D. OUTB: application for decision-support in the outcomes of Tuberculosis [Internet]. Procedia Computer Science. 2024 ; 239 832–839.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.241
Trabalho de evento-anais periodico
ICD-10 - ORPHA: an interactive complex network model for brazilian rare diseases (2024)
Neiva, Mariane Barros ; Oliveira, Bibiana Mello de ; Schmidt, Amanda Maria; Scheibe, Victória Machado; Milke, Júlia Cordeiro; Santos, Mariana Lopes dos; Yamada, Diego Bettiol ; Colombo Filho, Márcio Eloi ; Soares, Giovane Thomazini ; Ribeiro, Yasmin de Araújo ; Bruno, Odemir Martinez ; Félix, Têmis Maria ; Alves, Domingos
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: IFSC, FMRP, ICMC, Interunidades em Bioengenharia
Subjects: DOENÇAS RARAS, REDES COMPLEXAS, TEORIA DOS GRAFOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NEIVA, Mariane Barros et al. ICD-10 - ORPHA: an interactive complex network model for brazilian rare diseases. Procedia Computer Science. Amsterdam: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.218. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2024
APA
Neiva, M. B., Oliveira, B. M. de, Schmidt, A. M., Scheibe, V. M., Milke, J. C., Santos, M. L. dos, et al. (2024). ICD-10 - ORPHA: an interactive complex network model for brazilian rare diseases. Procedia Computer Science. Amsterdam: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.procs.2024.06.218
NLM
Neiva MB, Oliveira BM de, Schmidt AM, Scheibe VM, Milke JC, Santos ML dos, Yamada DB, Colombo Filho ME, Soares GT, Ribeiro Y de A, Bruno OM, Félix TM, Alves D. ICD-10 - ORPHA: an interactive complex network model for brazilian rare diseases [Internet]. Procedia Computer Science. 2024 ; 239 634-642.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.218
Vancouver
Neiva MB, Oliveira BM de, Schmidt AM, Scheibe VM, Milke JC, Santos ML dos, Yamada DB, Colombo Filho ME, Soares GT, Ribeiro Y de A, Bruno OM, Félix TM, Alves D. ICD-10 - ORPHA: an interactive complex network model for brazilian rare diseases [Internet]. Procedia Computer Science. 2024 ; 239 634-642.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.218
Trabalho de evento-anais periodico
Interoperability at healthcare institutions in Brazil: framework for identify maturity stages (2024)
Vasques, Leandro Eduardo Lopes ; Rijo, Rui Pedro Chaters Lopes ; Alves, Domingos
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia
Subjects: INSTITUIÇÕES DE SAÚDE, INTEROPERABILIDADE, FRAMEWORKS, BRASIL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VASQUES, Leandro Eduardo Lopes e RIJO, Rui Pedro Chaters Lopes e ALVES, Domingos. Interoperability at healthcare institutions in Brazil: framework for identify maturity stages. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.424. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2024
APA
Vasques, L. E. L., Rijo, R. P. C. L., & Alves, D. (2024). Interoperability at healthcare institutions in Brazil: framework for identify maturity stages. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.procs.2024.06.241
NLM
Vasques LEL, Rijo RPCL, Alves D. Interoperability at healthcare institutions in Brazil: framework for identify maturity stages [Internet]. Procedia Computer Science. 2024 ; 239 2316-2321.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.424
Vancouver
Vasques LEL, Rijo RPCL, Alves D. Interoperability at healthcare institutions in Brazil: framework for identify maturity stages [Internet]. Procedia Computer Science. 2024 ; 239 2316-2321.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.424
Trabalho de evento-anais periodico
Quality analysis and study of tuberculosis diagnostic data (2024)
Mioto, Ana Clara de Andrade ; Martins, Pedro Emilio Andrade ; Modina, Gabriel; Alves, Domingos ; Lima, Vinícius Costa ; Neiva, Mariane Barros ; Bernardi, Filipe Andrade
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia, ICMC
Subjects: SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, TUBERCULOSE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIOTO, Ana Clara de Andrade et al. Quality analysis and study of tuberculosis diagnostic data. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.255. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2024
APA
Mioto, A. C. de A., Martins, P. E. A., Modina, G., Alves, D., Lima, V. C., Neiva, M. B., & Bernardi, F. A. (2024). Quality analysis and study of tuberculosis diagnostic data. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.procs.2024.06.255
NLM
Mioto AC de A, Martins PEA, Modina G, Alves D, Lima VC, Neiva MB, Bernardi FA. Quality analysis and study of tuberculosis diagnostic data [Internet]. Procedia Computer Science. 2024 ; 239 939-946.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.255
Vancouver
Mioto AC de A, Martins PEA, Modina G, Alves D, Lima VC, Neiva MB, Bernardi FA. Quality analysis and study of tuberculosis diagnostic data [Internet]. Procedia Computer Science. 2024 ; 239 939-946.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.255
Trabalho de evento-anais periodico
Informed consent form automated validation, the brazilian rare disease network case proposal (2023)
Neiva, Mariane Barros ; Vinci, André Luiz Teixeira ; Yamada, Diego Bettiol ; Bernadi, Filipe Andrade; Soares, Giovane Thomazini; Lima, Vinícius Costa ; Alves, Domingos ; Félix, Têmis Maria
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, ICMC, Interunidades em Bioengenharia
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DOENÇAS RARAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NEIVA, Mariane Barros et al. Informed consent form automated validation, the brazilian rare disease network case proposal. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.445. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2023
APA
Neiva, M. B., Vinci, A. L. T., Yamada, D. B., Bernadi, F. A., Soares, G. T., Lima, V. C., et al. (2023). Informed consent form automated validation, the brazilian rare disease network case proposal. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.procs.2023.01.445
NLM
Neiva MB, Vinci ALT, Yamada DB, Bernadi FA, Soares GT, Lima VC, Alves D, Félix TM. Informed consent form automated validation, the brazilian rare disease network case proposal [Internet]. Procedia Computer Science. 2023 ; 219 1538-1545.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.445
Vancouver
Neiva MB, Vinci ALT, Yamada DB, Bernadi FA, Soares GT, Lima VC, Alves D, Félix TM. Informed consent form automated validation, the brazilian rare disease network case proposal [Internet]. Procedia Computer Science. 2023 ; 219 1538-1545.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.445
Trabalho de evento-anais periodico
An information system for monitoring tuberculosis cases: implementation research protocol using RE-AIM for a health region in Brazil (2023)
Crepaldi, Nathalia Yukie ; Lima, Vinícius Costa ; Bernardi, Filipe Andrade ; Alves, Domingos
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia
Subjects: TUBERCULOSE, SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, CONTROLE DE DOENÇAS TRANSMISSÍVEIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CREPALDI, Nathalia Yukie et al. An information system for monitoring tuberculosis cases: implementation research protocol using RE-AIM for a health region in Brazil. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.393. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2023
APA
Crepaldi, N. Y., Lima, V. C., Bernardi, F. A., & Alves, D. (2023). An information system for monitoring tuberculosis cases: implementation research protocol using RE-AIM for a health region in Brazil. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.procs.2023.01.393
NLM
Crepaldi NY, Lima VC, Bernardi FA, Alves D. An information system for monitoring tuberculosis cases: implementation research protocol using RE-AIM for a health region in Brazil [Internet]. Procedia Computer Science. 2023 ; 219 1128-1135.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.393
Vancouver
Crepaldi NY, Lima VC, Bernardi FA, Alves D. An information system for monitoring tuberculosis cases: implementation research protocol using RE-AIM for a health region in Brazil [Internet]. Procedia Computer Science. 2023 ; 219 1128-1135.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.393
Trabalho de evento-anais periodico
Unsupervised analysis of COVID-19 pandemic evolution in brazilian states: vaccination scenario (2023)
Cassão, Victor; Alves, Domingos ; Mioto, Ana Clara de Andrade ; Mozini, Mariana Tavares ; Segamarchi, Renan Barbieri; Miyoshi, Newton Shydeo Brandão
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, COVID-19, VACINAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CASSÃO, Victor et al. Unsupervised analysis of COVID-19 pandemic evolution in brazilian states: vaccination scenario. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.435. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2023
APA
Cassão, V., Alves, D., Mioto, A. C. de A., Mozini, M. T., Segamarchi, R. B., & Miyoshi, N. S. B. (2023). Unsupervised analysis of COVID-19 pandemic evolution in brazilian states: vaccination scenario. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.procs.2023.01.435
NLM
Cassão V, Alves D, Mioto AC de A, Mozini MT, Segamarchi RB, Miyoshi NSB. Unsupervised analysis of COVID-19 pandemic evolution in brazilian states: vaccination scenario [Internet]. Procedia Computer Science. 2023 ; 219 1453-1461.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.435
Vancouver
Cassão V, Alves D, Mioto AC de A, Mozini MT, Segamarchi RB, Miyoshi NSB. Unsupervised analysis of COVID-19 pandemic evolution in brazilian states: vaccination scenario [Internet]. Procedia Computer Science. 2023 ; 219 1453-1461.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.435
Trabalho de evento-anais periodico
A proposal for a set of attributes relevant for Web portal data quality: the Brazilian rare disease network case (2023)
Bernardi, Filipe Andrade ; Alves, Domingos ; Neiva, Mariane Barros ; Yamada, Diego Bettiol ; Lima, Vinícius Costa ; Vinci, André; Soares, Giovane Thomazini ; Rijo, Rui Pedro Chaters Lopes ; Félix, Têmis Maria
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia, ICMC
Subjects: DOENÇAS RARAS, SOFTWARES, WEB SITES, DESIGNS (CONFIGURAÇÕES COMBINATÓRIAS)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BERNARDI, Filipe Andrade et al. A proposal for a set of attributes relevant for Web portal data quality: the Brazilian rare disease network case. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.416. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2023
APA
Bernardi, F. A., Alves, D., Neiva, M. B., Yamada, D. B., Lima, V. C., Vinci, A., et al. (2023). A proposal for a set of attributes relevant for Web portal data quality: the Brazilian rare disease network case. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.procs.2023.01.416
NLM
Bernardi FA, Alves D, Neiva MB, Yamada DB, Lima VC, Vinci A, Soares GT, Rijo RPCL, Félix TM. A proposal for a set of attributes relevant for Web portal data quality: the Brazilian rare disease network case [Internet]. Procedia Computer Science. 2023 ; 219 1316-1324.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.416
Vancouver
Bernardi FA, Alves D, Neiva MB, Yamada DB, Lima VC, Vinci A, Soares GT, Rijo RPCL, Félix TM. A proposal for a set of attributes relevant for Web portal data quality: the Brazilian rare disease network case [Internet]. Procedia Computer Science. 2023 ; 219 1316-1324.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.416
Trabalho de evento-anais periodico
Scaling laws and spatial effects of Brazilian health regions: a research protocol (2023)
Soares, Giovane Thomazini ; Yamada, Diego Bettiol ; Bernardi, Filipe Andrade ; Neiva, Mariane Barros ; Lombardi Junior, Luis Pedro; Vinci, André Luiz Teixeira ; Mioto, Ana Clara de Andrade ; Alves, Domingos
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia, ICMC
Subjects: SAÚDE PÚBLICA, INFORMAÇÃO EM SAÚDE, PESQUISA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOARES, Giovane Thomazini et al. Scaling laws and spatial effects of Brazilian health regions: a research protocol. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier BV. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.417. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2023
APA
Soares, G. T., Yamada, D. B., Bernardi, F. A., Neiva, M. B., Lombardi Junior, L. P., Vinci, A. L. T., et al. (2023). Scaling laws and spatial effects of Brazilian health regions: a research protocol. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier BV. doi:10.1016/j.procs.2023.01.417
NLM
Soares GT, Yamada DB, Bernardi FA, Neiva MB, Lombardi Junior LP, Vinci ALT, Mioto AC de A, Alves D. Scaling laws and spatial effects of Brazilian health regions: a research protocol [Internet]. Procedia Computer Science. 2023 ; 219 1325-1332.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.417
Vancouver
Soares GT, Yamada DB, Bernardi FA, Neiva MB, Lombardi Junior LP, Vinci ALT, Mioto AC de A, Alves D. Scaling laws and spatial effects of Brazilian health regions: a research protocol [Internet]. Procedia Computer Science. 2023 ; 219 1325-1332.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.417
Trabalho de evento-anais periodico
Preliminary results to predict tuberculosis outcomes applying traditional and automated machine learning models (2023)
Mioto, Ana Clara de Andrade ; Mozini, Mariana Tavares ; Segamarchi, Renan Barbieri; Soares, Giovane Thomazini ; Martins, Pedro Emilio Andrade; Cassão, Victor; Ferrassini, Luís Gustavo Barichello; Miyoshi, Newton Shydeo Brandão ; Alves, Domingos ; Oliveira, Lariza Laura de
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia
Subjects: TUBERCULOSE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PLANOS E PROGRAMAS DE SAÚDE, INFORMAÇÃO EM SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIOTO, Ana Clara de Andrade et al. Preliminary results to predict tuberculosis outcomes applying traditional and automated machine learning models. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.424. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2023
APA
Mioto, A. C. de A., Mozini, M. T., Segamarchi, R. B., Soares, G. T., Martins, P. E. A., Cassão, V., et al. (2023). Preliminary results to predict tuberculosis outcomes applying traditional and automated machine learning models. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.procs.2023.01.424
NLM
Mioto AC de A, Mozini MT, Segamarchi RB, Soares GT, Martins PEA, Cassão V, Ferrassini LGB, Miyoshi NSB, Alves D, Oliveira LL de. Preliminary results to predict tuberculosis outcomes applying traditional and automated machine learning models [Internet]. Procedia Computer Science. 2023 ; 219 1365-1372.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.424
Vancouver
Mioto AC de A, Mozini MT, Segamarchi RB, Soares GT, Martins PEA, Cassão V, Ferrassini LGB, Miyoshi NSB, Alves D, Oliveira LL de. Preliminary results to predict tuberculosis outcomes applying traditional and automated machine learning models [Internet]. Procedia Computer Science. 2023 ; 219 1365-1372.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.424
Trabalho de evento-anais periodico
COVID-19 BR: a web portal for COVID-19 information in Brazil (2022)
Carvalho, Isabelle ; Bernardi, Filipe Andrade ; Neiva, Mariane Barros ; Lima, Vinícius Costa ; Oliveira, Lariza Laura de; Miyoshi, Newton Shydeo Brandão; Sanches, Tiago Lara Michelin; Barbosa Junior, Francisco; Crepaldi, Nathalia Yukie ; Yamada, Diego Bettiol; Alves, Domingos
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, ICMC, Interunidades em Bioengenharia
Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, MODELOS MATEMÁTICOS, PANDEMIAS, COVID-19
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CARVALHO, Isabelle et al. COVID-19 BR: a web portal for COVID-19 information in Brazil. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.045. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2022
APA
Carvalho, I., Bernardi, F. A., Neiva, M. B., Lima, V. C., Oliveira, L. L. de, Miyoshi, N. S. B., et al. (2022). COVID-19 BR: a web portal for COVID-19 information in Brazil. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.procs.2021.12.045
NLM
Carvalho I, Bernardi FA, Neiva MB, Lima VC, Oliveira LL de, Miyoshi NSB, Sanches TLM, Barbosa Junior F, Crepaldi NY, Yamada DB, Alves D. COVID-19 BR: a web portal for COVID-19 information in Brazil [Internet]. Procedia Computer Science. 2022 ; 196 525-532.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.045
Vancouver
Carvalho I, Bernardi FA, Neiva MB, Lima VC, Oliveira LL de, Miyoshi NSB, Sanches TLM, Barbosa Junior F, Crepaldi NY, Yamada DB, Alves D. COVID-19 BR: a web portal for COVID-19 information in Brazil [Internet]. Procedia Computer Science. 2022 ; 196 525-532.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.045
Trabalho de evento-anais periodico
Unsupervised analysis of COVID-19 pandemic evolution in brazilian states (2022)
Cassão, Victor; Alves, Domingos ; Mioto, Ana Clara de Andrade ; Bernardi, Filipe Andrade ; Miyoshi, Newton Shydeo Brandão
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia
Subjects: COVID-19, ALGORITMOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, PANDEMIAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CASSÃO, Victor et al. Unsupervised analysis of COVID-19 pandemic evolution in brazilian states. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.061. Acesso em: 29 abr. 2026. , 2022
APA
Cassão, V., Alves, D., Mioto, A. C. de A., Bernardi, F. A., & Miyoshi, N. S. B. (2022). Unsupervised analysis of COVID-19 pandemic evolution in brazilian states. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.procs.2021.12.061
NLM
Cassão V, Alves D, Mioto AC de A, Bernardi FA, Miyoshi NSB. Unsupervised analysis of COVID-19 pandemic evolution in brazilian states [Internet]. Procedia Computer Science. 2022 ; 196 655-662.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.061
Vancouver
Cassão V, Alves D, Mioto AC de A, Bernardi FA, Miyoshi NSB. Unsupervised analysis of COVID-19 pandemic evolution in brazilian states [Internet]. Procedia Computer Science. 2022 ; 196 655-662.[citado 2026 abr. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.061

USP Schools

ReP

Filtros

USP Schools

Departament

Authors

USP affiliated authors

Subjects

Funding Agencies

Indexado em

Non normalized affiliation