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Bayesian sequential approach to monitor COVID-19 variants through test positivity rate from wastewater.
Montesinos-López, J Cricelio; Daza-Torres, Maria L; García, Yury E; Herrera, César; Bess, C Winston; Bischel, Heather N; Nuño, Miriam.
Afiliação
  • Montesinos-López JC; Department of Public Health Sciences, University of California Davis , Davis, California, USA.
  • Daza-Torres ML; Department of Public Health Sciences, University of California Davis , Davis, California, USA.
  • García YE; Department of Public Health Sciences, University of California Davis , Davis, California, USA.
  • Herrera C; Department of Mathematics, Purdue University , West Lafayette, Indiana, USA.
  • Bess CW; Department of Civil and Environmental Engineering, University of California Davis , Davis, California, USA.
  • Bischel HN; Department of Civil and Environmental Engineering, University of California Davis , Davis, California, USA.
  • Nuño M; Department of Public Health Sciences, University of California Davis , Davis, California, USA.
mSystems ; 8(4): e0001823, 2023 08 31.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37489897
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Contexto em Saúde: 1_ASSA2030 / 2_ODS3 / 4_TD Base de dados: MEDLINE Assunto principal: COVID-19 Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Guideline / Prognostic_studies Limite: Humans País/Região como assunto: America do norte Idioma: En Revista: MSystems Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Contexto em Saúde: 1_ASSA2030 / 2_ODS3 / 4_TD Base de dados: MEDLINE Assunto principal: COVID-19 Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Guideline / Prognostic_studies Limite: Humans País/Região como assunto: America do norte Idioma: En Revista: MSystems Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article