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Artigo de periodico
Security approaches for electronic health data handling through the Semantic Web: a scoping review (2023)
Lima, Vinícius Costa ; Alves, Domingos ; Bernardi, Filipe Andrade ; Rijo, Rui Pedro Charters Lopes
Source: Semantic Web. Unidades: FMRP, BIOENGENHARIA
Subjects: WEB SEMÂNTICA, SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, SAÚDE, SISTEMAS COMPUTADORIZADOS DE REGISTROS MÉDICOS, INFORMÁTICA MÉDICA, SEGURANÇA DE COMPUTADORES
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ABNT
LIMA, Vinícius Costa et al. Security approaches for electronic health data handling through the Semantic Web: a scoping review. Semantic Web, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/SW-223088. Acesso em: 08 nov. 2024.
APA
Lima, V. C., Alves, D., Bernardi, F. A., & Rijo, R. P. C. L. (2023). Security approaches for electronic health data handling through the Semantic Web: a scoping review. Semantic Web. doi:10.3233/SW-223088
NLM
Lima VC, Alves D, Bernardi FA, Rijo RPCL. Security approaches for electronic health data handling through the Semantic Web: a scoping review [Internet]. Semantic Web. 2023 ;[citado 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.3233/SW-223088
Vancouver
Lima VC, Alves D, Bernardi FA, Rijo RPCL. Security approaches for electronic health data handling through the Semantic Web: a scoping review [Internet]. Semantic Web. 2023 ;[citado 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.3233/SW-223088
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, BIOENGENHARIA, ICMC
Subjects: 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: 08 nov. 2024. , 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 2024 nov. 08 ] 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 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.416
Parte de monografia/livro
From raw data to FAIR data: the FAIRification workflow for brazilian tuberculosis research (2023)
Bernardi, Filipe Andrade ; Lima, Vinícius; Sartoretto, Gabriel; Baiochi, João; Cassão, Victor; Kritski, Afrânio; Rijo, Rui Pedro Chaters Lopes ; Alves, Domingos
Source: Healthcare Transformation with Informatics and Artificial Intelligence. Unidades: BIOENGENHARIA, FMRP
Subjects: TUBERCULOSE, INFORMAÇÃO EM SAÚDE, ADMINISTRAÇÃO DA QUALIDADE, SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
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ABNT
BERNARDI, Filipe Andrade et al. From raw data to FAIR data: the FAIRification workflow for brazilian tuberculosis research. Healthcare Transformation with Informatics and Artificial Intelligence. Tradução . Amsterdam: IOS Press BV, 2023. v. 305. . Disponível em: https://doi.org/10.3233/SHTI230497. Acesso em: 08 nov. 2024.
APA
Bernardi, F. A., Lima, V., Sartoretto, G., Baiochi, J., Cassão, V., Kritski, A., et al. (2023). From raw data to FAIR data: the FAIRification workflow for brazilian tuberculosis research. In Healthcare Transformation with Informatics and Artificial Intelligence (Vol. 305). Amsterdam: IOS Press BV. doi:10.3233/SHTI230497
NLM
Bernardi FA, Lima V, Sartoretto G, Baiochi J, Cassão V, Kritski A, Rijo RPCL, Alves D. From raw data to FAIR data: the FAIRification workflow for brazilian tuberculosis research [Internet]. In: Healthcare Transformation with Informatics and Artificial Intelligence. Amsterdam: IOS Press BV; 2023. [citado 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.3233/SHTI230497
Vancouver
Bernardi FA, Lima V, Sartoretto G, Baiochi J, Cassão V, Kritski A, Rijo RPCL, Alves D. From raw data to FAIR data: the FAIRification workflow for brazilian tuberculosis research [Internet]. In: Healthcare Transformation with Informatics and Artificial Intelligence. Amsterdam: IOS Press BV; 2023. [citado 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.3233/SHTI230497
Parte de monografia/livro
Development of a mobile application with health guidelines for TB patients care (2023)
Reis, Manoela Barreto de Oliveira; Bernardi, Filipe Andrade ; Lima, Vinícius; Alves, Domingos
Source: Healthcare Transformation with Informatics and Artificial Intelligence. Unidades: FMRP, BIOENGENHARIA
Subjects: TUBERCULOSE, DIRETRIZES PARA O PLANEJAMENTO EM SAÚDE, APLICATIVOS MÓVEIS
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ABNT
REIS, Manoela Barreto de Oliveira et al. Development of a mobile application with health guidelines for TB patients care. Healthcare Transformation with Informatics and Artificial Intelligence. Tradução . Amsterdam: IOS Press BV, 2023. v. 305. . Disponível em: https://doi.org/10.3233/SHTI230509. Acesso em: 08 nov. 2024.
APA
Reis, M. B. de O., Bernardi, F. A., Lima, V., & Alves, D. (2023). Development of a mobile application with health guidelines for TB patients care. In Healthcare Transformation with Informatics and Artificial Intelligence (Vol. 305). Amsterdam: IOS Press BV. doi:10.3233/SHTI230509
NLM
Reis MB de O, Bernardi FA, Lima V, Alves D. Development of a mobile application with health guidelines for TB patients care [Internet]. In: Healthcare Transformation with Informatics and Artificial Intelligence. Amsterdam: IOS Press BV; 2023. [citado 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.3233/SHTI230509
Vancouver
Reis MB de O, Bernardi FA, Lima V, Alves D. Development of a mobile application with health guidelines for TB patients care [Internet]. In: Healthcare Transformation with Informatics and Artificial Intelligence. Amsterdam: IOS Press BV; 2023. [citado 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.3233/SHTI230509
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, BIOENGENHARIA, ICMC
Subjects: 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: 08 nov. 2024. , 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 2024 nov. 08 ] 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 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.417
Parte de monografia/livro
A computational infrastructure for analyzing tuberculosis research data in Brazil (2023)
Mozini, Mariana Tavares ; Bernardi, Filipe Andrade ; Mioto, Ana Clara de Andrade ; Cassão, Victor; Kritski, Afrânio; Alves, Domingos
Source: Healthcare Transformation with Informatics and Artificial Intelligence. Unidades: FMRP, BIOENGENHARIA
Subjects: TUBERCULOSE, INTERNET, EPIDEMIOLOGIA, COLETA DE DADOS
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ABNT
MOZINI, Mariana Tavares et al. A computational infrastructure for analyzing tuberculosis research data in Brazil. Healthcare Transformation with Informatics and Artificial Intelligence. Tradução . Amsterdam: IOS Press BV, 2023. v. 305. . Disponível em: https://doi.org/10.3233/SHTI230557. Acesso em: 08 nov. 2024.
APA
Mozini, M. T., Bernardi, F. A., Mioto, A. C. de A., Cassão, V., Kritski, A., & Alves, D. (2023). A computational infrastructure for analyzing tuberculosis research data in Brazil. In Healthcare Transformation with Informatics and Artificial Intelligence (Vol. 305). Amsterdam: IOS Press BV. doi:10.3233/SHTI230557
NLM
Mozini MT, Bernardi FA, Mioto AC de A, Cassão V, Kritski A, Alves D. A computational infrastructure for analyzing tuberculosis research data in Brazil [Internet]. In: Healthcare Transformation with Informatics and Artificial Intelligence. Amsterdam: IOS Press BV; 2023. [citado 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.3233/SHTI230557
Vancouver
Mozini MT, Bernardi FA, Mioto AC de A, Cassão V, Kritski A, Alves D. A computational infrastructure for analyzing tuberculosis research data in Brazil [Internet]. In: Healthcare Transformation with Informatics and Artificial Intelligence. Amsterdam: IOS Press BV; 2023. [citado 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.3233/SHTI230557
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, BIOENGENHARIA
Subjects: 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: 08 nov. 2024. , 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 2024 nov. 08 ] 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 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.393
Dissertação (Mestrado)
Estudo e aplicações de técnicas de aprendizado de máquina na análise de desfechos inesperados de tuberculose (2023)
Mioto, Ana Clara de Andrade ; Alves, Domingos (Orientador)
Unidade: BIOENGENHARIA
Subjects: TUBERCULOSE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
MIOTO, Ana Clara de Andrade. Estudo e aplicações de técnicas de aprendizado de máquina na análise de desfechos inesperados de tuberculose. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/82/82131/tde-05072024-080513/. Acesso em: 08 nov. 2024.
APA
Mioto, A. C. de A. (2023). Estudo e aplicações de técnicas de aprendizado de máquina na análise de desfechos inesperados de tuberculose (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/82/82131/tde-05072024-080513/
NLM
Mioto AC de A. Estudo e aplicações de técnicas de aprendizado de máquina na análise de desfechos inesperados de tuberculose [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/82/82131/tde-05072024-080513/
Vancouver
Mioto AC de A. Estudo e aplicações de técnicas de aprendizado de máquina na análise de desfechos inesperados de tuberculose [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/82/82131/tde-05072024-080513/
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, 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: 08 nov. 2024. , 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 2024 nov. 08 ] 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 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.445
Artigo de periodico
Clinical pathways and hierarchical clustering for tuberculosis treatment outcome prediction (2023)
Yamaguti, Verena Hokino ; Freitas, Alberto; Apunike, Anderson Chidi; Rijo, Rui Pedro Charters Lopes; Alves, Domingos ; Netto, Antonio Ruffino
Source: Procedia Computer Science. Unidades: FMRP, BIOENGENHARIA
Subjects: TUBERCULOSE, SAÚDE PÚBLICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REGISTROS MÉDICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
YAMAGUTI, Verena Hokino et al. Clinical pathways and hierarchical clustering for tuberculosis treatment outcome prediction. Procedia Computer Science, v. 219, p. 1373-1379, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.425. Acesso em: 08 nov. 2024.
APA
Yamaguti, V. H., Freitas, A., Apunike, A. C., Rijo, R. P. C. L., Alves, D., & Netto, A. R. (2023). Clinical pathways and hierarchical clustering for tuberculosis treatment outcome prediction. Procedia Computer Science, 219, 1373-1379. doi:10.1016/j.procs.2023.01.425
NLM
Yamaguti VH, Freitas A, Apunike AC, Rijo RPCL, Alves D, Netto AR. Clinical pathways and hierarchical clustering for tuberculosis treatment outcome prediction [Internet]. Procedia Computer Science. 2023 ; 219 1373-1379.[citado 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.425
Vancouver
Yamaguti VH, Freitas A, Apunike AC, Rijo RPCL, Alves D, Netto AR. Clinical pathways and hierarchical clustering for tuberculosis treatment outcome prediction [Internet]. Procedia Computer Science. 2023 ; 219 1373-1379.[citado 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.425
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, 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: 08 nov. 2024. , 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 2024 nov. 08 ] 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 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.424
Artigo de periodico
Availability of genetic tests in public health services in Brazil: data from the Brazilian Rare Diseases Network (2023)
Oliveira, Bibiana Mello de ; Neiva, Mariane Barros ; Carvalho, Isabelle ; Schwartz, Ida Vanessa Doederlein ; Alves, Domingos ; Félix, Têmis Maria
Source: Public Health Genomics. Unidades: FMRP, ICMC
Subjects: DOENÇAS RARAS, SAÚDE PÚBLICA, SISTEMA ÚNICO DE SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA, Bibiana Mello de et al. Availability of genetic tests in public health services in Brazil: data from the Brazilian Rare Diseases Network. Public Health Genomics, v. 26, n. 1, p. 145–158, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1159/000531547. Acesso em: 08 nov. 2024.
APA
Oliveira, B. M. de, Neiva, M. B., Carvalho, I., Schwartz, I. V. D., Alves, D., & Félix, T. M. (2023). Availability of genetic tests in public health services in Brazil: data from the Brazilian Rare Diseases Network. Public Health Genomics, 26( 1), 145–158. doi:10.1159/000531547
NLM
Oliveira BM de, Neiva MB, Carvalho I, Schwartz IVD, Alves D, Félix TM. Availability of genetic tests in public health services in Brazil: data from the Brazilian Rare Diseases Network [Internet]. Public Health Genomics. 2023 ; 26( 1): 145–158.[citado 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1159/000531547
Vancouver
Oliveira BM de, Neiva MB, Carvalho I, Schwartz IVD, Alves D, Félix TM. Availability of genetic tests in public health services in Brazil: data from the Brazilian Rare Diseases Network [Internet]. Public Health Genomics. 2023 ; 26( 1): 145–158.[citado 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1159/000531547
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, 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: 08 nov. 2024. , 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 2024 nov. 08 ] 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 2024 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.435

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