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  • Artigo de periodico

    Machine learning for predicting chronic diseases: a systematic review (2022)

    Delpino, F. M.; Costa, Â. K.; Farias, S. R.; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto; Arcêncio, Ricardo Alexandre ; Nunes, B. P.

    Source: Public Health. Unidades: FSP, EERP

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DOENÇA CRÔNICA, PREDIÇÃO

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      DELPINO, F. M. et al. Machine learning for predicting chronic diseases: a systematic review. Public Health, v. 205, p. 14-25, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.puhe.2022.01.007. Acesso em: 01 maio 2024.

    • APA

      Delpino, F. M., Costa, Â. K., Farias, S. R., Chiavegatto Filho, A. D. P., Arcêncio, R. A., & Nunes, B. P. (2022). Machine learning for predicting chronic diseases: a systematic review. Public Health, 205, 14-25. doi:10.1016/j.puhe.2022.01.007

    • NLM

      Delpino FM, Costa ÂK, Farias SR, Chiavegatto Filho ADP, Arcêncio RA, Nunes BP. Machine learning for predicting chronic diseases: a systematic review [Internet]. Public Health. 2022 ; 205 14-25.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.puhe.2022.01.007

    • Vancouver

      Delpino FM, Costa ÂK, Farias SR, Chiavegatto Filho ADP, Arcêncio RA, Nunes BP. Machine learning for predicting chronic diseases: a systematic review [Internet]. Public Health. 2022 ; 205 14-25.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.puhe.2022.01.007

  • Artigo de periodico

    Environmental factors associated with the time to tuberculosis diagnosis in prisoners in São Paulo, Brazil (2022)

    Pelissari, Daniele Maria; Saita, Nanci Michele; Monroe, Aline Aparecida ; Diaz-Quijano, Fredi Alexander Diaz

    Source: American Journal of Infection Control. Unidades: EERP, FSP

    Subjects: PRESO, TUBERCULOSE, MEIO AMBIENTE, SOBREVIVÊNCIA LIVRE DE DOENÇA, SÃO PAULO

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PELISSARI, Daniele Maria et al. Environmental factors associated with the time to tuberculosis diagnosis in prisoners in São Paulo, Brazil. American Journal of Infection Control, v. 50, n. 11, p. 1246-1252, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ajic.2022.05.015. Acesso em: 01 maio 2024.

    • APA

      Pelissari, D. M., Saita, N. M., Monroe, A. A., & Diaz-Quijano, F. A. D. (2022). Environmental factors associated with the time to tuberculosis diagnosis in prisoners in São Paulo, Brazil. American Journal of Infection Control, 50( 11), 1246-1252. doi:10.1016/j.ajic.2022.05.015

    • NLM

      Pelissari DM, Saita NM, Monroe AA, Diaz-Quijano FAD. Environmental factors associated with the time to tuberculosis diagnosis in prisoners in São Paulo, Brazil [Internet]. American Journal of Infection Control. 2022 ;50( 11): 1246-1252.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ajic.2022.05.015

    • Vancouver

      Pelissari DM, Saita NM, Monroe AA, Diaz-Quijano FAD. Environmental factors associated with the time to tuberculosis diagnosis in prisoners in São Paulo, Brazil [Internet]. American Journal of Infection Control. 2022 ;50( 11): 1246-1252.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ajic.2022.05.015
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