Benign descriptors and ADNEX in two-step strategy to estimate risk of malignancy in ovarian tumors: retrospective validation on IOTA5 multicenter cohort.

Opis bibliograficzny

Benign descriptors and ADNEX in two-step strategy to estimate risk of malignancy in ovarian tumors: retrospective validation on IOTA5 multicenter cohort. [AUT.] C. LANDOLFO, T. BOURNE, W. FROYMAN, B. VAN CALSTER, J. CEUSTERS, A. C. TESTA, L. WYNANTS, P. SLADKEVICIUS, C. VAN HOLSBEKE, E. DOMALI, R. FRUSCIO, E. EPSTEIN, D. FRANCHI, M. J. KUDLA, V. CHIAPPA, J. L. ALCAZAR, F. P. LEONE, F. BUONOMO, M. E. COCCIA, S. GUERRIERO, N. DEO, L. JOKUBKIENE, L. SAVELLI, D. FISCHEROVA, A[RTUR] CZEKIERDOWSKI, J. KAIJSER, A. COOSEMANS, G. SCAMBIA, I. VERGOTE, D. TIMMERMAN, [AUT. KORESP.] L. VALENTIN. Ultrasound Obstet. Gynecol. [online] 2023 vol. 61 nr 2 s. 231-242, bibliogr. poz. 38, [przeglądany 20 października 2022]. Dostępny w: https://obgyn.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/uog.26080. DOI: 10.1002/uog.26080
Skopiowane!
Kliknij opis aby skopiować do schowka

Szczegóły publikacji

Źródło:
Ultrasound in Obstetrics & Gynecology [online] 2023 vol. 61 nr 2, s. 231-242, bibliogr. poz. 38.
Rok: 2023
Język: angielski
Charakter formalny: Artykuł w czasopiśmie
Typ MNiSW/MEiN: Praca Oryginalna

Identyfikatory

BPP ID: (27, 96695) wydawnictwo ciągłe #96695

Metryki

140,00
Punkty MNiSW/MEiN
6,100
Impact Factor
Q1
SCOPUS
2
Cytowania
0
Punktacja wewnętrzna

Eksport cytowania

Wsparcie dla menedżerów bibliografii:
Ta strona wspiera automatyczny import do Zotero, Mendeley i EndNote. Użytkownicy z zainstalowanym rozszerzeniem przeglądarki mogą zapisać tę publikację jednym kliknięciem - ikona pojawi się automatycznie w pasku narzędzi przeglądarki.

Skopiowane!

Informacje dodatkowe

Zewnętrzna baza danych:Web of Science
Scopus
Rekord utworzony:20 października 2022 13:58
Ostatnia aktualizacja:23 października 2025 13:50

Punkty i sloty autorów

AutorDyscyplinaPkD / PkDAutSlot
Czekierdowski Artur, prof. dr hab. n. med.nauki medyczne140,00001,0000

Punkty i sloty dyscyplin

DyscyplinaPkD / PkDAutSlot
nauki medyczne140,00001,0000