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Quantifying the impact of COVID-19 control measures using a Bayesian model of physical distancing.
Anderson, Sean C; Edwards, Andrew M; Yerlanov, Madi; Mulberry, Nicola; Stockdale, Jessica E; Iyaniwura, Sarafa A; Falcao, Rebeca C; Otterstatter, Michael C; Irvine, Michael A; Janjua, Naveed Z; Coombs, Daniel; Colijn, Caroline.
Afiliação
  • Anderson SC; Pacific Biological Station, Fisheries and Oceans Canada, Nanaimo, Canada.
  • Edwards AM; Pacific Biological Station, Fisheries and Oceans Canada, Nanaimo, Canada.
  • Yerlanov M; Department of Biology, University of Victoria, Victoria, Canada.
  • Mulberry N; Department of Mathematics, Simon Fraser University, Burnaby, Canada.
  • Stockdale JE; Department of Mathematics, Simon Fraser University, Burnaby, Canada.
  • Iyaniwura SA; Department of Mathematics, Simon Fraser University, Burnaby, Canada.
  • Falcao RC; Department of Mathematics and Institute of Applied Mathematics, University of British Columbia, Vancouver, Canada.
  • Otterstatter MC; British Columbia Centre for Disease Control, Vancouver, Canada.
  • Irvine MA; Department of Mathematics and Institute of Applied Mathematics, University of British Columbia, Vancouver, Canada.
  • Janjua NZ; British Columbia Centre for Disease Control, Vancouver, Canada.
  • Coombs D; British Columbia Centre for Disease Control, Vancouver, Canada.
  • Colijn C; School of Population and Public Health, University of British Columbia, Vancouver, Canada.
PLoS Comput Biol ; 16(12): e1008274, 2020 12.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33270633
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Distanciamento Físico / COVID-19 / Modelos Biológicos Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans País/Região como assunto: America do norte Idioma: En Revista: PLoS Comput Biol Assunto da revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: Canadá
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