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Linear and Machine Learning modelling for spatiotemporal disease predictions: Force-of-Infection of Chagas disease.
Ledien, Julia; Cucunubá, Zulma M; Parra-Henao, Gabriel; Rodríguez-Monguí, Eliana; Dobson, Andrew P; Adamo, Susana B; Basáñez, María-Gloria; Nouvellet, Pierre.
Afiliação
  • Ledien J; School of Life Sciences, University of Sussex, Falmer, Brighton, United Kingdom.
  • Cucunubá ZM; London Centre for Neglected Tropical Disease Research & MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis, School of Public Health, Imperial College London, London, United Kingdom.
  • Parra-Henao G; Departamento de Epidemiología Clínica y Bioestadística, Facultad de Medicina, Universidad Pontificia Javeriana, Bogotá, Colombia.
  • Rodríguez-Monguí E; Centro de Investigación en Salud para el Trópico, Universidad Cooperativa de Colombia, Santa Marta, Colombia.
  • Dobson AP; National Institute of Health, Bogotá, Colombia.
  • Adamo SB; Independent consultant to the Neglected, Tropical and Vector Borne Diseases Program, Pan American Health Organization (PAHO), Bogota, Colombia.
  • Basáñez MG; Department of Ecology and Evolutionary Biology, Princeton University, Princeton, New Jersey, United States of America.
  • Nouvellet P; Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia Climate School, Columbia University, New York, New York, United States of America.
PLoS Negl Trop Dis ; 16(7): e0010594, 2022 07.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35853042
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Doença de Chagas / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Prevalence_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans País/Região como assunto: America do sul / Colombia Idioma: En Revista: PLoS Negl Trop Dis Assunto da revista: MEDICINA TROPICAL Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Reino Unido País de publicação: Estados Unidos
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