Risco cardiometabólico de trabalhadores da saúde : um olhar a partir de análises de machine learning

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa:	2022
Autor(a) principal:	Ieker, Ana Silvia Degasperi
Orientador(a):	Não Informado pela instituição
Banca de defesa:	Não Informado pela instituição
Tipo de documento:	Tese
Tipo de acesso:	Acesso aberto
Idioma:	por
Instituição de defesa:	Universidade Estadual de Maringá Universidade Estadual de Londrina Departamento de Educação Física Programa de Pós-Graduação Associado em Educação Física - UEM/UEL Maringá, PR Centro de Ciências da Saúde
Programa de Pós-Graduação:	Não Informado pela instituição
Departamento:	Não Informado pela instituição
País:	Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:	Risco cardiometabólico Machine learning - Aprendizado de máquina Medicina preventiva Atividade física Saúde do trabalhador 796.019 Ciências da Saúde Educação Física
Link de acesso:	http://repositorio.uem.br:8080/jspui/handle/1/8137
Resumo:	Orientador: Prof. Dr. Wilson Rinaldi

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