Nunes, Bruno Pereira 
; Almeida, Ana Paula Santana Coelho ; Facchini, Luiz Augusto ; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto ; Vissoci João ; Delpino, Felipe Mendes ; Stolz, Pablo ; Farias, Sabrina Ribeiro ; Coelho, Bruna Borges ; Viegas, Indiara da Silva ; Carvalho Junior, Denis Carlos ; Dias, Camila Sebaje da Silva
Source: Revista Brasileira de Epidemiologia. Unidade: FSP
Subjects: ASSISTÊNCIA À SAÚDE, TOMADA DE DECISÃO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, SISTEMA DE SAÚDE, ALGORITMOS, BRASIL, REGIÃO SUL
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ABNT
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: 15 set. 2024.APA
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:10.1590/1980-549720210050NLM
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 set. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1980-549720210050Vancouver
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 set. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1980-549720210050
