Machine learning algorithms using national registry data to predict loss to follow-up during tuberculosis treatment.
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| Title: | Machine learning algorithms using national registry data to predict loss to follow-up during tuberculosis treatment. |
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| Authors: | Rodrigues MMS; Multinational Organization Network Sponsoring Translational and Epidemiological Research (MONSTER) Initiative, Salvador, Brazil. moreno.rodrigues@fiocruz.br.; Laboratório de Análise e Visualização de Dados, Fundação Oswaldo Cruz, Porto Velho, Brazil. moreno.rodrigues@fiocruz.br.; Laboratório de Análise de Visualização de Dados, FIOCRUZ Rondônia, Rua da Beira, Laoga, Porto Velho, Rondônia, 7617, 76812-245, Brazil. moreno.rodrigues@fiocruz.br., Barreto-Duarte B; Multinational Organization Network Sponsoring Translational and Epidemiological Research (MONSTER) Initiative, Salvador, Brazil.; Programa de Pós-Graduação em Clínica Médica, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil.; Instituto de Pesquisa Clínica e Translacional, Curso de Medicina, Salvador,Faculdade ZARNS,, Brazil.; Laboratório de Pesquisa Clínica e Translacional, Instituto Gonçalo Moniz, Fundação Oswaldo Cruz, Salvador, Brazil., Vinhaes CL; Multinational Organization Network Sponsoring Translational and Epidemiological Research (MONSTER) Initiative, Salvador, Brazil.; Departamento de Infectologia, Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de Sao Paulo,, Sao Paulo, Brazil.; Curso de Medicina, Escola Bahiana de Medicina e Saúde Pública, Salvador, Brazil., Araújo-Pereira M; Multinational Organization Network Sponsoring Translational and Epidemiological Research (MONSTER) Initiative, Salvador, Brazil.; Instituto de Pesquisa Clínica e Translacional, Curso de Medicina, Salvador,Faculdade ZARNS,, Brazil.; Laboratório de Pesquisa Clínica e Translacional, Instituto Gonçalo Moniz, Fundação Oswaldo Cruz, Salvador, Brazil., Fukutani ER; Multinational Organization Network Sponsoring Translational and Epidemiological Research (MONSTER) Initiative, Salvador, Brazil.; Laboratório de Pesquisa Clínica e Translacional, Instituto Gonçalo Moniz, Fundação Oswaldo Cruz, Salvador, Brazil., Bergamaschi KB; Laboratório de Análise e Visualização de Dados, Fundação Oswaldo Cruz, Porto Velho, Brazil., Kristki A; Programa de Pós-Graduação em Clínica Médica, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil.; Programa Acadêmico de Tuberculose da Faculdade de Medicina, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil., Cordeiro-Santos M; Fundação Medicina Tropical Doutor Heitor Vieira Dourado, Manaus, Brazil.; Faculdade de Medicina, Universidade Nilton Lins, Manaus, Brazil., Rolla VC; Laboratório de Pesquisa Clínica em Micobacteriose, Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas, Fiocruz, Rio de Janeiro, Brazil., Sterling TR; Division of Infectious Diseases, Department of Medicine, Vanderbilt University School of Medicine, Nashville, TN, USA., Queiroz ATL; Multinational Organization Network Sponsoring Translational and Epidemiological Research (MONSTER) Initiative, Salvador, Brazil.; Laboratório de Pesquisa Clínica e Translacional, Instituto Gonçalo Moniz, Fundação Oswaldo Cruz, Salvador, Brazil., Andrade BB; Multinational Organization Network Sponsoring Translational and Epidemiological Research (MONSTER) Initiative, Salvador, Brazil. bruno.andrade@fiocruz.br.; Programa de Pós-Graduação em Clínica Médica, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil. bruno.andrade@fiocruz.br.; Instituto de Pesquisa Clínica e Translacional, Curso de Medicina, Salvador,Faculdade ZARNS,, Brazil. bruno.andrade@fiocruz.br.; Laboratório de Pesquisa Clínica e Translacional, Instituto Gonçalo Moniz, Fundação Oswaldo Cruz, Salvador, Brazil. bruno.andrade@fiocruz.br.; Curso de Medicina, Escola Bahiana de Medicina e Saúde Pública, Salvador, Brazil. bruno.andrade@fiocruz.br.; Faculdade de Medicina, Universidade Federal da Bahia, Salvador, Brazil. bruno.andrade@fiocruz.br.; Programa Acadêmico de Tuberculose da Faculdade de Medicina, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil. bruno.andrade@fiocruz.br.; Division of Infectious Diseases, Department of Medicine, Vanderbilt University School of Medicine, Nashville, TN, USA. bruno.andrade@fiocruz.br.; Laboratório de Inflamação e Biomarcadores, Instituto Gonçalo Moniz, Fundação Oswaldo Cruz, Rua Waldemar Falcão, 121, Candeal, Salvador, Bahia, 40296-710, Brazil. bruno.andrade@fiocruz.br. |
| Source: | BMC public health [BMC Public Health] 2024 May 23; Vol. 24 (1), pp. 1385. Date of Electronic Publication: 2024 May 23. |
| Publication Type: | Journal Article; Research Support, Non-U.S. Gov't |
| Journal Info: | Publisher: BioMed Central Country of Publication: England NLM ID: 100968562 Publication Model: Electronic Cited Medium: Internet ISSN: 1471-2458 (Electronic) Linking ISSN: 14712458 NLM ISO Abbreviation: BMC Public Health Subsets: MEDLINE |
| Database: | MEDLINE Ultimate |
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| ISSN: | 1471-2458 |
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| DOI: | 10.1186/s12889-024-18815-0 |
