Unveiling the hidden burden of COVID-19 in Brazil's obstetric population with severe acute respiratory syndrome: A machine learning model.

Journal: PloS one
Published Date:

Abstract

OBJECTIVE: To predict the actual number of COVID-19 cases in Brazilian pregnant and postpartum women diagnosed with Severe Acute Respiratory Syndrome using a predictive model created based on data from Brazilian database.

Authors

  • Veridiana Freire Franco
    Departamento de Obstetricia e Ginecologia da Faculdade de Medicina da Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, Brazil.
  • Tatiana Assunção Zaccara
    Divisão de Clínica Obstétrica do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, Sao Paulo, Brazil.
  • Ornella Scardua Ferreira
    Departamento de Estatistica da Universidade Federal do Espirito Santo, Vitoria, Espírito Santo, Brazil.
  • Rafaela Alkmin da Costa
    Departamento de Obstetricia e Ginecologia da Faculdade de Medicina da Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, Brazil.
  • Agatha Sacramento Rodrigues
    Divisão de Clínica Obstétrica do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, Sao Paulo, Brazil.
  • Rossana Pulcinelli Francisco
    Departamento de Obstetricia e Ginecologia da Faculdade de Medicina da Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, Brazil.