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

• Veridiana Freire Franco ,

  Roles Conceptualization, Writing – original draft, Writing – review & editing

  * E-mail: veridiana.franco@hc.fm.usp.br

  Affiliation Departamento de Obstetricia e Ginecologia da Faculdade de Medicina da Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, Brazil

  https://orcid.org/0000-0002-2150-6612

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• Tatiana Assunção Zaccara,

  Roles Writing – original draft, Writing – review & editing

  Affiliation Divisão de Clínica Obstétrica do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, Sao Paulo, Brazil

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• Ornella Scardua Ferreira,

  Roles Data curation, Writing – review & editing

  Affiliation Departamento de Estatistica da Universidade Federal do Espirito Santo, Vitoria, Espírito Santo, Brazil

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• Rafaela Alkmin da Costa,

  Roles Conceptualization, Writing – review & editing

  Affiliation Departamento de Obstetricia e Ginecologia da Faculdade de Medicina da Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, Brazil

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• Agatha Sacramento Rodrigues,

  Roles Conceptualization, Data curation, Investigation, Project administration, Supervision, Writing – review & editing

  Affiliations Divisão de Clínica Obstétrica do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, Sao Paulo, Brazil, Departamento de Estatistica da Universidade Federal do Espirito Santo, Vitoria, Espírito Santo, Brazil

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• Rossana Pulcinelli Francisco

  Roles Conceptualization, Project administration, Supervision, Writing – review & editing

  Affiliation Departamento de Obstetricia e Ginecologia da Faculdade de Medicina da Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, Brazil

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