S'abonner

265: Comparing fetal biometric growth trajectory versus estimated fetal weight for prediction of neonatal SGA - 01/01/20

Doi : 10.1016/j.ajog.2019.11.281 
Corley Rachelle Price 1, Linda Odibo 2, Anthony Odibo 2
1 University of South Florida, Tampa, FL 
2 University of South Florida Department of Obstetrics and Gynecology, Tampa, FL 

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Plan


© 2019  Publié par Elsevier Masson SAS.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 222 - N° 1S

P. S181-S182 - janvier 2020 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • 264: Machine learning model for prediction of neonatal scalp hematomas using first stage of labor data
  • Michal Lipschuetz, Joshua Guedalia, Avraham Nahum-Yerushalmy, Smadar Eventov-Friedman, Ron Unger, Simcha Yagel, Uriel Elchalal, Gilad Karavani
| Article suivant Article suivant
  • 266: Placental elasticity imaging demonstrates feasibility of an ultrasound-based method for generation of a placental biomarker
  • Stefanie J. Hollenbach, Loralei L. Thornburg, Helen Feltovich, Richard K. Miller, Kevin Parker, Stephen McAleavey

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.