Zobrazeno 1 - 10
of 67
pro vyhledávání: '"Iurlaro, E."'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
European Journal of Obstetrics & Gynecology and Reproductive Biology. 271:152-157
To assess the effectiveness of the implementation of a multilevel institutional program to reduce the rate of emergency peripartum hysterectomy (EPH) secondary to postpartum haemorrhage (PPH) in a Western world referral centre for obstetrics.Women wh
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::4aaad25bc1d4338ce907b2e741e7ac86
https://doi.org/10.1016/j.ejogrb.2022.02.017
https://doi.org/10.1016/j.ejogrb.2022.02.017
Autor:
Donati S., Corsi E., Maraschini A., Salvatore M. A., Baltaro F., Boldrini R., Bonassisa S., Brunelli R., Cagnacci A., Casucci P., Cataneo I., Cetin I., de Ambrosi E., Manso M. D., Fabiani M., Fieni S., Franchi M. P., Iurlaro E., Leo L., Liberati M., Sacchi L. L., Livio S., Locci M., Marozio L., Martini C., Maso G., Mecacci F., Meloni A., Mignuoli A. D., Moresi S., Patane L., Perotti F., Perrone E., Prefumo F., Ramenghi L., Rusciani R., Savasi V., Schettini S. C. A., Simeone D., Soligo M., Steinkasserer M., Tateo S., Ternelli G., Tironi R., Trojano V., Vergani P.
Introduction. This study aimed to estimate the incidence of SARS-CoV-2 infection among pregnant women during the first pandemic wave in Italy, and to describe CO-VID-19 disease characteristics and maternal and perinatal outcomes. Materials and method
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=pmid_dedup__::542d4d99202c276096f628861a634f0d
http://hdl.handle.net/11379/551196
http://hdl.handle.net/11379/551196
Autor:
Ghi, T, Conversano, F, Ramirez Zegarra, R, Pisani, P, Dall′Asta, A, Lanzone, A, Lau, W, Vimercati, A, Iliescu, Dg, Mappa, I, Rizzo, G, Casciaro, S, Morello, R, Schera, Gbl, Franchini, R, Fieni, S, Di Trani, Mg, Pignatelli, D, Sirico, A, Hung, C, Dîră, L, Levy, R, Vaisbuch, E, Lees, C, Usman, S, Iurlaro, E, Tondo, M, Winkler, A, Hassan, Wa, Taylor, S, Wiafe, Ya, Eggebø, Tm, Henrich, W, Hinkson, L, Vaso, E
OBJECTIVES The aim of this study is to develop a Machine Learning (ML) algorithm for an automatic classification of fetal occiput position at transperineal ultrasound (TPU) during the second stage of labor. METHODS Prospective cohort study including
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::37550d6d235c05d855d6f1347c99fde9
http://hdl.handle.net/2108/276993
http://hdl.handle.net/2108/276993
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.