Utilizing prospective space-time scan statistics to discover the dynamics of coronavirus disease 2019 clusters in the State of São Paulo, Brazil.

Ferreira, Ricardo Vicente; Martines, Marcos Roberto; Toppa, Rogério Hartung; Assunção, Luiza Maria de; Desjardins, Michael Richard; Delmelle, Eric

Ferreira, Ricardo Vicente; Martines, Marcos Roberto; Toppa, Rogério Hartung; Assunção, Luiza Maria de; Desjardins, Michael Richard; Delmelle, Eric.

Afiliação

Ferreira RV; Universidade Federal do Triângulo Mineiro, Programa de Pós-graduação Stricto Sensu em Ciência e Tecnologia Ambiental, Uberaba, MG, Brasil.
Martines MR; Universidade Federal de São Carlos, Centro de Ciências Humanas e Biológicas, Sorocaba, SP, Brasil.
Toppa RH; Universidade Federal de São Carlos, Departamento de Ciências Ambientais, Sorocaba, SP, Brasil.
Assunção LM; Universidade do Estado de Minas Gerais, Faculdade de Ciências Jurídicas, Ituiutaba, MG, Brasil.
Desjardins MR; Department of Epidemiology, Spatial Science for Public Health Center, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, MD, USA.
Delmelle E; University of North Carolina-Charlotte, Center for Applied Geographic Information Science, Department of Geography and Earth Sciences, Charlotte, NC, USA.

Rev Soc Bras Med Trop ; 55: e0607, 2022.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35946634

Assuntos

COVID-19; Brasil/epidemiologia; Cidades; Surtos de Doenças; Humanos; Pandemias

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: COVID-19 Tipo de estudo: Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans País/Região como assunto: America do sul / Brasil Idioma: En Revista: Rev Soc Bras Med Trop Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil País de publicação: Brasil

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