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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
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia
Assuntos: TUBERCULOSE, ALGORITMOS, DOENÇAS TRANSMISSÍVEIS
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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: 28 jun. 2025. , 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 2025 jun. 28 ] 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 2025 jun. 28 ] 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; Bernardi, Filipe Andrade ; Lima, Vinícius; Soares, Giovane Thomazini ; Segamarchi, Renan; Alves, Domingos
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidade: FMRP
Assuntos: TUBERCULOSE, APLICATIVOS MÓVEIS, DIRETRIZES PARA O PLANEJAMENTO EM SAÚDE
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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: 28 jun. 2025. , 2024
APA
Mozini, M. T., Rothschild, R., Mioto, A. C., 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, 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 2025 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.241
Vancouver
Mozini MT, Rothschild R, Mioto AC, 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 2025 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.241
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
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia, ICMC
Assuntos: SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, TUBERCULOSE
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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: 28 jun. 2025. , 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 2025 jun. 28 ] 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 2025 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.255
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
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: IFSC, FMRP, ICMC, Interunidades em Bioengenharia
Assuntos: DOENÇAS RARAS, REDES COMPLEXAS, TEORIA DOS GRAFOS
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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: 28 jun. 2025. , 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 2025 jun. 28 ] 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 2025 jun. 28 ] 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
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia
Assuntos: INSTITUIÇÕES DE SAÚDE, INTEROPERABILIDADE, FRAMEWORKS, BRASIL
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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: 28 jun. 2025. , 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 2025 jun. 28 ] 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 2025 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.424
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
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia, ICMC
Assuntos: DOENÇAS RARAS, SOFTWARES, WEB SITES, DESIGNS (CONFIGURAÇÕES COMBINATÓRIAS)
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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: 28 jun. 2025. , 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 2025 jun. 28 ] 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 2025 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.416
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
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia
Assuntos: TUBERCULOSE, SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, CONTROLE DE DOENÇAS TRANSMISSÍVEIS
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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: 28 jun. 2025. , 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 2025 jun. 28 ] 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 2025 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.393
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
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia, ICMC
Assuntos: SAÚDE PÚBLICA, INFORMAÇÃO EM SAÚDE, PESQUISA
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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: 28 jun. 2025. , 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 2025 jun. 28 ] 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 2025 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.417
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
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, ICMC, Interunidades em Bioengenharia
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DOENÇAS RARAS
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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: 28 jun. 2025. , 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 2025 jun. 28 ] 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 2025 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.445
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
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia
Assuntos: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, COVID-19, VACINAÇÃO
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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: 28 jun. 2025. , 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 2025 jun. 28 ] 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 2025 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.435
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
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia
Assuntos: 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: 28 jun. 2025. , 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 2025 jun. 28 ] 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 2025 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.424
Trabalho de evento-anais periodico
A computational infrastructure for semantic data integration towards a patient-centered database for tuberculosis care (2022)
Lima, Vinícius Costa ; Bernardi, Filipe Andrade ; Domingues, Michael; Kritski, Afrânio Lineu; Rijo, Rui Pedro Chaters Lopes; Alves, Domingos
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: Interunidades em Bioengenharia, FMRP
Assuntos: TUBERCULOSE, INTEROPERABILIDADE, SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, SAÚDE, SEMÂNTICA DE PROGRAMAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LIMA, Vinícius Costa et al. A computational infrastructure for semantic data integration towards a patient-centered database for tuberculosis care. Procedia Computer Science. Amsterdam: , Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.033. Acesso em: 28 jun. 2025. , 2022
APA
Lima, V. C., Bernardi, F. A., Domingues, M., Kritski, A. L., Rijo, R. P. C. L., & Alves, D. (2022). A computational infrastructure for semantic data integration towards a patient-centered database for tuberculosis care. Procedia Computer Science. Amsterdam: , Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.procs.2021.12.033
NLM
Lima VC, Bernardi FA, Domingues M, Kritski AL, Rijo RPCL, Alves D. A computational infrastructure for semantic data integration towards a patient-centered database for tuberculosis care [Internet]. Procedia Computer Science. 2022 ; 196 434-438.[citado 2025 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.033
Vancouver
Lima VC, Bernardi FA, Domingues M, Kritski AL, Rijo RPCL, Alves D. A computational infrastructure for semantic data integration towards a patient-centered database for tuberculosis care [Internet]. Procedia Computer Science. 2022 ; 196 434-438.[citado 2025 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.033
Trabalho de evento-anais periodico
The minimum dataset for rare diseases in Brazil: a systematic review protocol (2022)
Bernardi, Filipe Andrade ; Yamada, Diego Bettiol; Oliveira, Bibiana Mello de; Lima, Vinícius Costa ; Félix, Têmis Maria; Alves, Domingos
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia
Assuntos: SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, SAÚDE, SAÚDE PÚBLICA, DOENÇAS RARAS, BANCO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BERNARDI, Filipe Andrade et al. The minimum dataset for rare diseases in Brazil: a systematic review protocol. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.034. Acesso em: 28 jun. 2025. , 2022
APA
Bernardi, F. A., Yamada, D. B., Oliveira, B. M. de, Lima, V. C., Félix, T. M., & Alves, D. (2022). The minimum dataset for rare diseases in Brazil: a systematic review protocol. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.procs.2021.12.034
NLM
Bernardi FA, Yamada DB, Oliveira BM de, Lima VC, Félix TM, Alves D. The minimum dataset for rare diseases in Brazil: a systematic review protocol [Internet]. Procedia Computer Science. 2022 ; 196 439-444.[citado 2025 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.034
Vancouver
Bernardi FA, Yamada DB, Oliveira BM de, Lima VC, Félix TM, Alves D. The minimum dataset for rare diseases in Brazil: a systematic review protocol [Internet]. Procedia Computer Science. 2022 ; 196 439-444.[citado 2025 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.034
Trabalho de evento-anais periodico
My latent tuberculosis treatment: mobile application to assist in adherence to latent tuberculosis treatment (2022)
Arnizant, Thomaz Felipe Soares; Bernardi, Filipe Andrade ; Sanchez, Tiago Lara Michelin; Crepaldi, Nathalia Yukie ; Prado, Thiago Nascimento do; Novaes, Marcelle Temporim; Maciel, Ethel Leonor Noia; Alves, Domingos
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia
Assuntos: TUBERCULOSE, APLICATIVOS MÓVEIS, TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO, ACOMPANHANTES DE PACIENTES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ARNIZANT, Thomaz Felipe Soares et al. My latent tuberculosis treatment: mobile application to assist in adherence to latent tuberculosis treatment. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.059. Acesso em: 28 jun. 2025. , 2022
APA
Arnizant, T. F. S., Bernardi, F. A., Sanchez, T. L. M., Crepaldi, N. Y., Prado, T. N. do, Novaes, M. T., et al. (2022). My latent tuberculosis treatment: mobile application to assist in adherence to latent tuberculosis treatment. Procedia Computer Science. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.procs.2021.12.059
NLM
Arnizant TFS, Bernardi FA, Sanchez TLM, Crepaldi NY, Prado TN do, Novaes MT, Maciel ELN, Alves D. My latent tuberculosis treatment: mobile application to assist in adherence to latent tuberculosis treatment [Internet]. Procedia Computer Science. 2022 ; 196 640–646.[citado 2025 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.059
Vancouver
Arnizant TFS, Bernardi FA, Sanchez TLM, Crepaldi NY, Prado TN do, Novaes MT, Maciel ELN, Alves D. My latent tuberculosis treatment: mobile application to assist in adherence to latent tuberculosis treatment [Internet]. Procedia Computer Science. 2022 ; 196 640–646.[citado 2025 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.059
Trabalho de evento-anais periodico
TBI Score: use of a mobile score system to aid the diagnosis of tuberculosis in children in Brazil (2022)
Bernardi, Filipe Andrade ; Lima, Vinícius Costa ; Sampaio, Danilo Maglio; Santos, Marcelo Cordeiro dos; Rijo, Rui Pedro Charters Lopes; Alves, Domingos
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: Interunidades em Bioengenharia, FMRP
Assuntos: TUBERCULOSE, CRIANÇAS, APLICATIVOS MÓVEIS, SAÚDE PÚBLICA, CONTROLE DE DOENÇAS TRANSMISSÍVEIS
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ABNT
BERNARDI, Filipe Andrade et al. TBI Score: use of a mobile score system to aid the diagnosis of tuberculosis in children in Brazil. Procedia Computer Science. Amsterdam: , Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.041. Acesso em: 28 jun. 2025. , 2022
APA
Bernardi, F. A., Lima, V. C., Sampaio, D. M., Santos, M. C. dos, Rijo, R. P. C. L., & Alves, D. (2022). TBI Score: use of a mobile score system to aid the diagnosis of tuberculosis in children in Brazil. Procedia Computer Science. Amsterdam: , Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.procs.2021.12.041
NLM
Bernardi FA, Lima VC, Sampaio DM, Santos MC dos, Rijo RPCL, Alves D. TBI Score: use of a mobile score system to aid the diagnosis of tuberculosis in children in Brazil [Internet]. Procedia Computer Science. 2022 ; 196 493-500.[citado 2025 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.041
Vancouver
Bernardi FA, Lima VC, Sampaio DM, Santos MC dos, Rijo RPCL, Alves D. TBI Score: use of a mobile score system to aid the diagnosis of tuberculosis in children in Brazil [Internet]. Procedia Computer Science. 2022 ; 196 493-500.[citado 2025 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.041
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
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, ICMC, Interunidades em Bioengenharia
Assuntos: MINERAÇÃO DE DADOS, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, MODELOS MATEMÁTICOS, PANDEMIAS, COVID-19
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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: 28 jun. 2025. , 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 2025 jun. 28 ] 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 2025 jun. 28 ] 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
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: FMRP, Interunidades em Bioengenharia
Assuntos: COVID-19, ALGORITMOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, PANDEMIAS
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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: 28 jun. 2025. , 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 2025 jun. 28 ] 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 2025 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.061

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