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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3LF3CTS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/04.05.16.07
Última Atualização2016:04.05.16.09.51 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/04.05.16.07.45
Última Atualização dos Metadados2021:01.02.22.17.12 (UTC) administrator
DOI10.7554/eLife.11285
ISSN2050-084X
Chave de CitaçãoLoweCBCCCRBSR:2016:EvPrDe
TítuloEvaluating probabilistic dengue risk forecasts from a prototype early warning system for Brazil
Ano2016
MêsFeb.
Data de Acesso18 jun. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho2840 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Lowe, Rachel
 2 Coelho, Caio Augusto dos Santos
 3 Barcellos, Christovam
 4 Carvalho, Marilia Sá
 5 Catão, Rafael de Castro
 6 Coelho, Giovanini E.
 7 Ramalho, Walter Massa
 8 Bailey, Trevor C.
 9 Stephenson, David B.
10 Rodo, Xavier
Grupo 1
 2 DOP-CPT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação 1 Institut Català
 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 3 Fundação Oswaldo Cruz
 4 Fundação Oswaldo Cruz
 5 Institut Català
 6 Ministério da Saúde
 7 Universidade de Brasília (UnB)
 8 University of Exeter
 9 University of Exeter
10 Institut Català
Endereço de e-Mail do Autor 1 rachel.lowe@ic3.cat
 2 caio.coelho@cptec.inpe.br
RevistaElife
Volume5
Páginase11285
Histórico (UTC)2016-04-05 16:07:45 :: simone -> administrator ::
2021-01-02 22:17:12 :: administrator -> simone :: 2016
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoRecently, a prototype dengue early warning system was developed to produce probabilistic forecasts of dengue risk three months ahead of the 2014 World Cup in Brazil. Here, we evaluate the categorical dengue forecasts across all microregions in Brazil, using dengue cases reported in June 2014 to validate the model. We also compare the forecast model framework to a null model, based on seasonal averages of previously observed dengue incidence. When considering the ability of the two models to predict high dengue risk across Brazil, the forecast model produced more hits and fewer missed events than the null model, with a hit rate of 57% for the forecast model compared to 33% for the null model. This early warning model framework may be useful to public health services, not only ahead of mass gatherings, but also before the peak dengue season each year, to control potentially explosive dengue epidemics.
ÁreaMET
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDOP > Evaluating probabilistic dengue...
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Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 05/04/2016 13:07 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3LF3CTS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3LF3CTS
Idiomaen
Arquivo AlvoLowe_evaluationg.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
simone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SQKNE
Lista de Itens Citando
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn keywords label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 


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