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Isabela Moraes Gomes

ORCID: 0000-0002-4653-6447
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  • COVID-19 Pandemic Impacts

Universidade Federal de Minas Gerais
 2021-2023

 ABC2-SPH risk score for in-hospital mortality in COVID-19 patients: development, external validation and comparison with other available scores
OPENALEX - Publications 
Milena Soriano Marcolino Magda Carvalho Pires Lucas Emanuel Ferreira Ramos Rafael T. Silva Luana Martins Oliveira and 95 more Rafael Lima Rodrigues de Carvalho Rodolfo Lucas Silva Mourato Adrián Sánchez‐Montalvá Berta Raventós Fernando Anschau José Miguel Chatkin Matheus Carvalho Alves Nogueira Milton Henriques Guimarães Júnior Giovanna Grünewald Vietta Helena Duani Daniela Ponce Patrícia Klarmann Ziegelmann Luís César de Castro Karen Brasil Ruschel Christiane Corrêa Rodrigues Cimini Saionara Cristina Francisco Maiara Anschau Floriani Guilherme Fagundes Nascimento Bárbara Lopes Farace Luanna S. Monteiro Maíra Viana Rego Souza-Silva Thaís Lorenna Souza Sales Karina Paula Medeiros Prado Martins Israel Júnior Borges do Nascimento Tatiani Oliveira Fereguetti Daniel T. M. O. Ferrara Fernando Antônio Botoni Ana Paula Beck da Silva Etges Alexandre Vargas Schwarzbold Amanda O. Maurílio Ana Luiza Bahia Alves Scotton André P. Weber André S. Costa Andressa Barreto Glaeser Angélica Aparecida Coelho Madureira Angelinda Rezende Bhering Bruno Mateus de Castro Carla Thais C.A. da Silva Carolina Marques Ramos Caroline Danubia Gomes Cíntia Alcântara de Carvalho Daniel Vitório Silveira Edilson Cezar Elayne Crestani Pereira Emanuele Marianne Souza Kroger Felipe Barbosa Vallt Fernanda Barbosa Lucas Fernando Graça Aranha Frederico Bartolazzi Gabriela Petry Crestani Gisele Alsina Nader Bastos Glícia Cristina de Castro Madeira Helena Carolina Noal Heloísa Reniers Vianna Henrique Cerqueira Guimarães Isabela Moraes Gomes Israel Molina Joanna d’Arc Lyra Batista Joice Coutinho de Alvarenga Júlia di Sabatino Santos Guimarães Júlia Drumond Parreiras de Morais Juliana Machado-Rugolo Karen Cristina J.R. Pontes Kauane Aline Maciel dos Santos Leonardo Seixas de Oliveira Lílian Santos Pinheiro Liliane Souto Pacheco Lucas de Deus Sousa Luciana Siuves Ferreira Couto Luciane Kopittke Luis Cesar Souto de Moura Luísa Elem Almeida Santos Máderson A.S. Cabral Maíra Dias Souza Marcela Gonçalves Trindade Tofani Marcelo Carneiro Maria Angélica Pires Ferreira Maria Aparecida Camargos Bicalho Maria Clara Pontello Barbosa Lima Mariana Frizzo de Godoy Marília Mastrocolla de Almeida Cardoso Meire Pereira de Figueiredo Natália C.S. Sampaio Natália L. Rangel Natália T. Crespo Neimy Ramos de Oliveira Pedro Ledic Assaf Petrônio José de Lima Martelli Rafaela Santos Charão de Almeida Raphael Castro Martins Raquel Lutkmeier Reginaldo Aparecido Valácio Renan Goulart Finger Ricardo Bertoglio Cardoso Roberta Pozza

10.1016/j.ijid.2021.07.049 article EN cc-by-nc-nd International Journal of Infectious Diseases 2021-07-24
 Potential and limitations of machine meta-learning (ensemble) methods for predicting COVID-19 mortality in a large inhospital Brazilian dataset
OPENALEX - Publications 
Bruno Barbosa Miranda de Paiva Polianna Delfino-Pereira Cláudio Moisés Valiense de Andrade Virgínia Mara Reis Gomes Maíra Viana Rego Souza-Silva and 93 more Karina Paula Medeiros Prado Martins Thaís Lorenna Souza Sales Rafael Lima Rodrigues de Carvalho Magda Carvalho Pires Lucas Emanuel Ferreira Ramos Rafael Tavares Silva Alessandra de Freitas Martins Vieira Aline Gabrielle Sousa Nunes Alzira de Oliveira Jorge Amanda de Oliveira Maurílio Ana Luiza Bahia Alves Scotton Carla Thaís Cândida Alves da Silva Christiane Corrêa Rodrigues Cimini Daniela Ponce Elayne Crestani Pereira Euler Roberto Fernandes Manenti Fernanda d’Athayde Rodrigues Fernando Anschau Fernando Antônio Botoni Frederico Bartolazzi Genna Maira Santos Grizende Helena Carolina Noal Helena Duani Isabela Moraes Gomes Jamille Hemétrio Salles Martins Costa Júlia di Sabatino Santos Guimarães Júlia Teixeira Tupinambás Juliana Machado-Rugolo Joanna d’Arc Lyra Batista Joice Coutinho de Alvarenga José Miguel Chatkin Karen Brasil Ruschel Liege Barella Zandoná Lílian Santos Pinheiro Luanna Silva Monteiro Menezes Lucas Moysés Carvalho de Oliveira Luciane Kopittke Luisa Argolo Assis Luiza Margoto Marques Magda César Raposo Maiara Anschau Floriani Maria Aparecida Camargos Bicalho Matheus Carvalho Alves Nogueira Neimy Ramos de Oliveira Patrícia Klarmann Ziegelmann Pedro Gibson Paraíso Petrônio José de Lima Martelli Roberta Senger Rochele Mosmann Menezes Saionara Cristina Francisco Silvia Ferreira Araújo Tatiana Kurtz Tatiani Oliveira Fereguetti Thainara Conceição de Oliveira Yara Cristina Neves Marques Barbosa Ribeiro Yuri Carlotto Ramires Maria Clara Pontello Barbosa Lima Marcelo Carneiro Adriana Falangola Benjamin Bezerra Alexandre Vargas Schwarzbold André Soares de Moura Costa Bárbara Lopes Farace Daniel Vitório Silveira Evelin Paola de Almeida Cenci Fernanda Barbosa Lucas Fernando Graça Aranha Gisele Alsina Nader Bastos Giovanna Grünewald Vietta Guilherme Fagundes Nascimento Heloísa Reniers Vianna Henrique Cerqueira Guimarães Júlia Drumond Parreiras de Morais Leila Beltrami Moreira Leonardo Seixas de Oliveira Lucas de Deus Sousa Luciano de Souza Viana Máderson Alvares de Souza Cabral Maria Angélica Pires Ferreira Mariana Frizzo de Godoy Meire Pereira de Figueiredo Milton Henriques Guimarães Júnior Mônica Aparecida de Paula de Sordi Natália da Cunha Severino Sampaio Pedro Ledic Assaf Raquel Lutkmeier Reginaldo Aparecido Valácio Renan Goulart Finger Rufino de Freitas Silvana Mangeon Meirelles Guimarães Talita Fischer Oliveira Thulio Henrique Oliveira Diniz Marcos André Gonçalves Milena Soriano Marcolino

Abstract The majority of early prediction scores and methods to predict COVID-19 mortality are bound by methodological flaws technological limitations (e.g., the use a single model). Our aim is provide thorough comparative study that tackles those issues, considering multiple techniques build models, including modern machine learning (neural) algorithms traditional statistical techniques, as well meta-learning (ensemble) approaches. This used dataset from multicenter cohort 10,897 adult...

10.1038/s41598-023-28579-z article EN cc-by Scientific Reports 2023-03-01
 Effectiveness, Explainability and Reliability of Machine Meta-Learning Methods for Predicting Mortality in Patients with COVID-19: Results of the Brazilian COVID-19 Registry
OPENALEX - Publications 
Bruno Barbosa Miranda de Paiva Polianna Delfino-Pereira Cláudio Moisés Valiense de Andrade Virgínia Mara Reis Gomes Maria Clara Pontello Barbosa Lima and 88 more Maíra Viana Rego Souza-Silva Marcelo Carneiro Karina Paula Medeiros Prado Martins Thaís Lorenna Souza Sales Rafael Lima Rodrigues de Carvalho Magda Carvalho Pires Lucas Emanuel Ferreira Ramos Rafael T. Silva Adriana Falangola Benjamin Bezerra Alexandre Vargas Schwarzbold Aline Gabrielle Sousa Nunes Amanda de Oliveira Maurílio Ana Luiza Bahia Alves Scotton André Soares de Moura Costa Andriele Abreu Castro Bárbara Lopes Farace Christiane Corrêa Rodrigues Cimini Cíntia Alcântara De Carvalho Daniel Vitório Silveira Daniela Ponce Elayne Crestani Pereira Euler Roberto Fernandes Manenti Evelin Paola de Almeida Cenci Fernanda Barbosa Lucas Fernanda d’Athayde Rodrigues Fernando Anschau Fernando Antônio Botoni Fernando Graça Aranha Frederico Bartolazzi Gisele Alsina Nader Bastos Giovanna Grünewald Vietta Guilherme Fagundes Nascimento Helena Carolina Noal Helena Duani Heloísa Reniers Vianna Henrique Cerqueira Guimarães Isabela Moraes Gomes Jamille Hemétrio Salles Martins Costa Jéssica Rayane Corrêa Silva da Fonseca Júlia Di Sabatino Santos Guimarães Júlia Drumond Parreiras de Morais Juliana Machado-Rugolo Joanna d’Arc Lyra Batista Joice Coutinho de Alvarenga José Miguel Chatkin Karen Brasil Ruschel Leila Beltrami Moreira Leonardo Seixas de Oliveira Liege Barella Zandoná Lílian Santos Pinheiro Luanna da Silva Monteiro Lucas de Deus Sousa Luciane Kopittke Luciano de Souza Viana Luís César de Castro Luisa Argolo Assis Luisa Elem Almeid Santos Máderson Alvares de Souza Cabral Magda César Raposo Maiara Anschau Floriani Maria Angélica Pires Ferreira Maria Aparecida Camargos Bicalho Mariana Frizzo de Godoy Matheus Carvalho Alves Nogueira Meire Pereira de Figueiredo Milton Henriques Guimarães Júnior Mônica Aparecida de Paula de Sordi Natália da Cunha Severino Sampaio Neimy Ramos de Oliveira Pedro Ledic Assaf Raquel Lutkmeier Reginaldo Aparecido Valácio Renan Goulart Finger Roberta Senger Rochele Mosmann Menezes Rufino de Freitas Silva Saionara Cristina Francisco Silvana Mangeon Mereilles Guimarães Silvia Ferreira Araújo Talita Fischer Oliveira Tatiana Kurtz Tatiani Oliveira Fereguetti Thainara Conceição de Oliveira Thulio Henrique Oliveira Diniz Yara Cristina Neves Marques Barbosa Ribeiro Yuri Carlotto Ramires Marcos André Gonçalves Milena Soriano Marcolino

Abstract Objective To provide a thorough comparative study among state-of-the-art machine learning methods and statistical for determining in-hospital mortality in COVID-19 patients using data upon hospital admission; to the reliability of predictions most effective by correlating probability outcome accuracy methods; investigate how explainable are produced methods. Materials Methods De-identified were obtained from positive 36 participating hospitals, March 1 September 30, 2020....

10.1101/2021.11.01.21265527 preprint EN cc-by-nc-nd medRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) 2021-11-02
 Effectiveness, Explainability and Reliability of Machine Meta-Learning Methods for Predicting Mortality in Patients with COVID-19: Results of the Brazilian COVID-19 Registry
OPENALEX - Publications 
Polianna Delfino-Pereira Cláudio Moisés Valiense de Andrade Virgínia Mara Reis Gomes Maria Clara Pontello Barbosa Lima Maíra Viana Rego Souza-Silva and 87 more Marcelo Carneiro Karina Paula Medeiros Prado Martins Thaís Lorenna Souza Sales Rafael Lima Rodrigues De Carvalho Magda Carvalho Pires Lucas Emanuel Ferreira Ramos Rafael T. Silva Adriana Falangola Benjamin Bezerra Alexandre Vargas Schwarzbold Aline Gabrielle Sousa Nunes Amanda de Oliveira Maurílio Ana Luiza Bahia Alves Scotton André Soares de Moura Costa Andriele Abreu Castro Bárbara Lopes Farace Christiane Corrêa Rodrigues Cimini Cíntia Alcântara De Carvalho Daniel Vitório Silveira Daniela Ponce Elayne Crestani Pereira Euler Roberto Fernandes Manenti Evelin Paola de Almeida Cenci Fernanda Barbosa Lucas Fernanda d’Athayde Rodrigues Fernando Anschau Fernando Antônio Botoni Fernando Graça Aranha Frederico Bartolazzi Gisele Alsina Nader Bastos Giovanna Grünewald Vietta Guilherme Fagundes Nascimento Helena Carolina Noal Helena Duani Heloísa Reniers Vianna Henrique Cerqueira Guimarães Isabela Moraes Gomes Jamille Hemerito Salles Martins Costa Jessica Rayane Corrêa Silva Da Fonseca Júlia Di Sabatino Santos Guimarães Júlia Drumond Parreiras De Morais Juliana Machado-Rugolo Joanna d’Arc Lyra Batista Joice Coutinho De Alvarenga José Miguel Chatkin Karen Brasil Ruschel Leila Beltrami Moreira Leonardo Seixas de Oliveira Liege Barella Zandoná Lílian Santos Pinheiro Luanna da Silva Monteiro Lucas de Deus Sousa Luciane Kopittke Luciano de Souza Viana Luís César De Castro Luísa Argolo Assis Luísa Elem Almeida Santos Máderson Alvares de Souza Cabral Magda César Raposo Maiara Anschau Floriani Maria Angélica Pires Ferreira Maria Aparecida Camargos Bicalho Mariana Frizzo de Godoy Matheus Carvalho Alves Nogueira Meire Pereira De Figueiredo Milton Henriques Guimarães Júnior Monica Aparecida de Paula De Sordi Natália da Cunha Severino Sampaio Neimy Ramos de Oliveira Pedro Ledic Assaf Raquel Lutkmeier Reginaldo Aparecido Valácio Renan Goulart Finger Rochele Mosmann Menezes Rufino de Freitas Silva Saionara Cristina Francisco Silvana Mangeon Meireles Guimaraes Silvia Ferreira Araújo Talita Fischer Oliveira Tatiana Kurtz Tatiana Oliveira Fereguetti Thainara Conceição De Oliveira Túlio Henrique Oliveira Diniz Yara Cristina Neves Marques Barbosa Ribeiro Yuri Carlotto Ramires Marcos André Gonçalves Milena Soriano Marcolino Bruno Barbosa Miranda de Paiva

Abstract The majority prognostic scores proposed for early assessment of coronavirus disease 19 (COVID-19) patients are bounded by methodological flaws. Our group recently developed a new risk score - ABC 2 SPH using traditional statistical methods (least absolute shrinkage and selection operator logistic regression LASSO). In this article, we provide thorough comparative study between modern machine learning (ML) state-of-the-art methods, represented SPH, in the task predicting in-hospital...

10.21203/rs.3.rs-1164411/v1 preprint EN cc-by Research Square (Research Square) 2022-01-11
 Technology enabling the largest free and accessible event worldwide on COVID-19 management: experience report
OPENALEX - Publications 
Daniella Nunes Pereira Thaís Lorenna Souza Sales Nathália Sernizon Guimarães Cristiane dos Santos Dias Virgínia Mara Reis Gomes and 9 more Isabela Moraes Gomes Lílian Santos Pinheiro Maíra Viana Rego Souza-Silva Maria Clara Pontello Barbosa Lima Mychelle Stefany Santos Almeida Natalia Mansur Pimentel Figueiredo Nathan Mendes Souza Susany Anastácia Pereira Milena Soriano Marcolino

Introdução: O uso das redes sociais como fonte de informação durante a pandemia Covid-19 possibilitou o acesso do grande público informações atualizadas, mas também permitiu uma intensa disseminação notícias falsas no Brasil e mundo. Objetivo: Este relatório tem objetivo apresentar experiência da tecnologia que possibilita organização implantação um evento científico online gratuito escala sobre Covid-19, com foco em baseadas evidências, atendimento gestão paciente. Métodos: "Primeiro...

10.34117/bjdv8n9-056 article PT Brazilian Journal of Development 2022-09-06
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