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A mechanistic and data-driven reconstruction of the time-varying reproduction number: Application to the COVID-19 epidemic.
Cazelles, Bernard; Champagne, Clara; Nguyen-Van-Yen, Benjamin; Comiskey, Catherine; Vergu, Elisabeta; Roche, Benjamin.
Afiliação
  • Cazelles B; Sorbonne Université, UMMISCO, Paris, France.
  • Champagne C; INRAE, Université Paris-Saclay, MaIAGE, Jouy-en-Josas, France.
  • Nguyen-Van-Yen B; Eco-Evolution Mathématique, IBENS, UMR 8197, CNRS, Ecole Normale Supérieure, Paris, France.
  • Comiskey C; Swiss Tropical and Public Health Institute, Basel, Switzerland.
  • Vergu E; Universty of Basel, Basel, Switzerland.
  • Roche B; Eco-Evolution Mathématique, IBENS, UMR 8197, CNRS, Ecole Normale Supérieure, Paris, France.
PLoS Comput Biol ; 17(7): e1009211, 2021 07.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34310593
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Contexto em Saúde: 1_ASSA2030 / 4_TD Problema de saúde: 1_financiamento_saude / 4_pneumonia Assunto principal: Número Básico de Reprodução / Pandemias / SARS-CoV-2 / COVID-19 Tipo de estudo: Health_economic_evaluation / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans País/Região como assunto: Europa Idioma: En Revista: PLoS Comput Biol Assunto da revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: França
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