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ABNT
FERNANDES, Fernando Timoteo e CHIAVEGATTO FILHO, Alexandre Dias Porto. Predição de absenteísmo docente na rede pública com machine learning. v. 55, p. art.23 [11], 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2021055002677. Acesso em: 17 out. 2024.
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Fernandes, F. T., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2021). Predição de absenteísmo docente na rede pública com machine learning, 55, art.23 [11]. doi:10.11606/s1518-8787.2021055002677
NLM
Fernandes FT, Chiavegatto Filho ADP. Predição de absenteísmo docente na rede pública com machine learning [Internet]. 2021 ;55 art.23 [11].[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2021055002677
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Fernandes FT, Chiavegatto Filho ADP. Predição de absenteísmo docente na rede pública com machine learning [Internet]. 2021 ;55 art.23 [11].[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2021055002677
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ABNT
FERNANDES, Fernando Timoteo et al. A multipurpose machine learning approach to predict COVID-19 negative prognosis in São Paulo, Brazil. Scientific Reports, v. 11, p. art. 3343 [7], 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-021-82885-y. Acesso em: 17 out. 2024.
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Fernandes, F. T., Oliveira, T. A. de, Teixeira, C. E., Batista, A. F. de M., Costa, G. D., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2021). A multipurpose machine learning approach to predict COVID-19 negative prognosis in São Paulo, Brazil. Scientific Reports, 11, art. 3343 [7]. doi:10.1038/s41598-021-82885-y
NLM
Fernandes FT, Oliveira TA de, Teixeira CE, Batista AF de M, Costa GD, Chiavegatto Filho ADP. A multipurpose machine learning approach to predict COVID-19 negative prognosis in São Paulo, Brazil [Internet]. Scientific Reports. 2021 ;11 art. 3343 [7].[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-82885-y
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Fernandes FT, Oliveira TA de, Teixeira CE, Batista AF de M, Costa GD, Chiavegatto Filho ADP. A multipurpose machine learning approach to predict COVID-19 negative prognosis in São Paulo, Brazil [Internet]. Scientific Reports. 2021 ;11 art. 3343 [7].[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-82885-y
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Nascimento, C. F. do, Santos, H. G. dos, Batista, A. F. de M., Lay, A. A. R., Duarte, Y. A. de O., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2021). Cause-specific mortality prediction in older residents of São Paulo, Brazil: a machine learning approach. Age and Ageing, [7]. doi:10.1093/ageing/afab067
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Nascimento CF do, Santos HG dos, Batista AF de M, Lay AAR, Duarte YA de O, Chiavegatto Filho ADP. Cause-specific mortality prediction in older residents of São Paulo, Brazil: a machine learning approach [Internet]. Age and Ageing. 2021 ;[7].[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1093/ageing/afab067
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BATISTA, André Filipe de Moraes et al. Neonatal mortality prediction with routinely collected data: a machine learning approach. BMC Pediatrics, v. 21, p. art. 322 [6], 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/s12887-021-02788-9. Acesso em: 17 out. 2024.
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Batista, A. F. de M., Diniz, C. S. G., Bonilha, E. de A., Kawachi, I., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2021). Neonatal mortality prediction with routinely collected data: a machine learning approach. BMC Pediatrics, 21, art. 322 [6]. doi:10.1186/s12887-021-02788-9
NLM
Batista AF de M, Diniz CSG, Bonilha E de A, Kawachi I, Chiavegatto Filho ADP. Neonatal mortality prediction with routinely collected data: a machine learning approach [Internet]. BMC Pediatrics. 2021 ; 21 art. 322 [6].[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s12887-021-02788-9
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FERNANDES, Fernando Timoteo. Machine learning em saúde e segurança do trabalhador : perspectivas, desafios e aplicações. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.11606/T.6.2021.tde-27012022-140548. Acesso em: 17 out. 2024.
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Fernandes, F. T. (2021). Machine learning em saúde e segurança do trabalhador : perspectivas, desafios e aplicações (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://doi.org/10.11606/T.6.2021.tde-27012022-140548
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Fernandes FT. Machine learning em saúde e segurança do trabalhador : perspectivas, desafios e aplicações [Internet]. 2021 ;[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.11606/T.6.2021.tde-27012022-140548
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NUNES, Bruno Pereira et al. Machine learning analysis to predict health outcomes among emergency department users in Southern Brazil: a protocol study. Revista Brasileira de Epidemiologia, v. 24, p. art. E210050 [10], 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1980-549720210050. Acesso em: 17 out. 2024.
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Nunes, B. P., Almeida, A. P. S. C., Facchini, L. A., Chiavegatto Filho, A. D. P., Vissoci João,, Delpino, F. M., et al. (2021). Machine learning analysis to predict health outcomes among emergency department users in Southern Brazil: a protocol study. Revista Brasileira de Epidemiologia, 24, art. E210050 [10]. doi:10.1590/1980-549720210050
NLM
Nunes BP, Almeida APSC, Facchini LA, Chiavegatto Filho ADP, Vissoci João, Delpino FM, Stolz P, Farias SR, Coelho BB, Viegas I da S, Carvalho Junior DC, Dias CS da S. Machine learning analysis to predict health outcomes among emergency department users in Southern Brazil: a protocol study [Internet]. Revista Brasileira de Epidemiologia. 2021 ;24 art. E210050 [10].[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1980-549720210050
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Nunes BP, Almeida APSC, Facchini LA, Chiavegatto Filho ADP, Vissoci João, Delpino FM, Stolz P, Farias SR, Coelho BB, Viegas I da S, Carvalho Junior DC, Dias CS da S. Machine learning analysis to predict health outcomes among emergency department users in Southern Brazil: a protocol study [Internet]. Revista Brasileira de Epidemiologia. 2021 ;24 art. E210050 [10].[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1980-549720210050
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TEIXEIRA, Bruno Casaes. Aglomerados espaciais de alta mortalidade por câncer no Brasil: uma abordagem de machine learning . 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.11606/D.6.2021.tde-30042021-090448. Acesso em: 17 out. 2024.
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Teixeira, B. C. (2021). Aglomerados espaciais de alta mortalidade por câncer no Brasil: uma abordagem de machine learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://doi.org/10.11606/D.6.2021.tde-30042021-090448
NLM
Teixeira BC. Aglomerados espaciais de alta mortalidade por câncer no Brasil: uma abordagem de machine learning [Internet]. 2021 ;[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.11606/D.6.2021.tde-30042021-090448
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ELANI, Hawazin W et al. Predictors of tooth loss: A machine learning approach. PLoS One, v. 16, n. 6, p. art. e0252873 [14], 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0252873. Acesso em: 17 out. 2024.
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Elani, H. W., Batista, A. F. M., Thomson, W. M., Kawachi, I., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2021). Predictors of tooth loss: A machine learning approach. PLoS One, 16( 6), art. e0252873 [14]. doi:10.1371/journal.pone.0252873
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Elani HW, Batista AFM, Thomson WM, Kawachi I, Chiavegatto Filho ADP. Predictors of tooth loss: A machine learning approach [Internet]. PLoS One. 2021 ;16( 6): art. e0252873 [14].[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0252873
Vancouver
Elani HW, Batista AFM, Thomson WM, Kawachi I, Chiavegatto Filho ADP. Predictors of tooth loss: A machine learning approach [Internet]. PLoS One. 2021 ;16( 6): art. e0252873 [14].[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0252873
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SILVA, Vanderlei Carneiro da et al. Diet Quality of Workers and Retirees: A Cross-sectional Analysis of the Brazilian Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brasil). Work, Aging and Retirement, v. 7, n. 2, p. 143-153, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/workar/waaa034. Acesso em: 17 out. 2024.
APA
Silva, V. C. da, Gorgulho, B. M., Marchioni, D. M. L., Bensenor, I. M., Lotufo, P. A., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2021). Diet Quality of Workers and Retirees: A Cross-sectional Analysis of the Brazilian Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brasil). Work, Aging and Retirement, 7( 2), 143-153. doi:10.1093/workar/waaa034
NLM
Silva VC da, Gorgulho BM, Marchioni DML, Bensenor IM, Lotufo PA, Chiavegatto Filho ADP. Diet Quality of Workers and Retirees: A Cross-sectional Analysis of the Brazilian Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brasil) [Internet]. Work, Aging and Retirement. 2021 ;7( 2): 143-153.[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1093/workar/waaa034
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Silva VC da, Gorgulho BM, Marchioni DML, Bensenor IM, Lotufo PA, Chiavegatto Filho ADP. Diet Quality of Workers and Retirees: A Cross-sectional Analysis of the Brazilian Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brasil) [Internet]. Work, Aging and Retirement. 2021 ;7( 2): 143-153.[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1093/workar/waaa034
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TORREGLOSA, Camila Ragne. Análise de custo-efetividade do Programa Alimentar Brasileiro Cardioprotetor (BALANCE): um estudo clínico randomizado, multicêntrico em indivíduos com doença cardiovascular. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.11606/T.6.2021.tde-22042021-091258. Acesso em: 17 out. 2024.
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Torreglosa, C. R. (2021). Análise de custo-efetividade do Programa Alimentar Brasileiro Cardioprotetor (BALANCE): um estudo clínico randomizado, multicêntrico em indivíduos com doença cardiovascular (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://doi.org/10.11606/T.6.2021.tde-22042021-091258
NLM
Torreglosa CR. Análise de custo-efetividade do Programa Alimentar Brasileiro Cardioprotetor (BALANCE): um estudo clínico randomizado, multicêntrico em indivíduos com doença cardiovascular [Internet]. 2021 ;[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.11606/T.6.2021.tde-22042021-091258
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Torreglosa CR. Análise de custo-efetividade do Programa Alimentar Brasileiro Cardioprotetor (BALANCE): um estudo clínico randomizado, multicêntrico em indivíduos com doença cardiovascular [Internet]. 2021 ;[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.11606/T.6.2021.tde-22042021-091258
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ABNT
NASCIMENTO, Carla Ferreira do. Envelhecendo na cidade: análises longitudinais do declínio da mobilidade e sobrevida de idosos com múltiplas estratégias. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.11606/T.6.2021.tde-13102021-192542. Acesso em: 17 out. 2024.
APA
Nascimento, C. F. do. (2021). Envelhecendo na cidade: análises longitudinais do declínio da mobilidade e sobrevida de idosos com múltiplas estratégias (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://doi.org/10.11606/T.6.2021.tde-13102021-192542
NLM
Nascimento CF do. Envelhecendo na cidade: análises longitudinais do declínio da mobilidade e sobrevida de idosos com múltiplas estratégias [Internet]. 2021 ;[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.11606/T.6.2021.tde-13102021-192542
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Nascimento CF do. Envelhecendo na cidade: análises longitudinais do declínio da mobilidade e sobrevida de idosos com múltiplas estratégias [Internet]. 2021 ;[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.11606/T.6.2021.tde-13102021-192542
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ABNT
CHIAVEGATTO FILHO, Alexandre Dias Porto e BATISTA, André Filipe de Moraes e SANTOS, Hellen Geremias dos. Data leakage in health outcomes prediction with machine learning. Journal of Medical Internet Research, v. 23, n. 2, p. art. e10969 [3], 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.2196/10969. Acesso em: 17 out. 2024.
APA
Chiavegatto Filho, A. D. P., Batista, A. F. de M., & Santos, H. G. dos. (2021). Data leakage in health outcomes prediction with machine learning. Journal of Medical Internet Research, 23( 2), art. e10969 [3]. doi:10.2196/10969
NLM
Chiavegatto Filho ADP, Batista AF de M, Santos HG dos. Data leakage in health outcomes prediction with machine learning [Internet]. Journal of Medical Internet Research. 2021 ;23( 2): art. e10969 [3].[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.2196/10969
Vancouver
Chiavegatto Filho ADP, Batista AF de M, Santos HG dos. Data leakage in health outcomes prediction with machine learning [Internet]. Journal of Medical Internet Research. 2021 ;23( 2): art. e10969 [3].[citado 2024 out. 17 ] Available from: https://doi.org/10.2196/10969