الرئيسية › دليل الباحثين › Daniel M. Labow
Daniel M. Labow
الانتماء : Mount Sinai Hospital · Icahn School of Medicine at Mount Sinai
- 2منشورات (انتماء أمريكي)
- 167مجموع المنشورات
- 6473الاستشهادات
- 34مؤشر h
الملف البحثي
لدى Daniel M. Labow 2 منشور(ات) مفهرسة (2024). تُنشر أعماله أساسًا في «Annals of Surgical Oncology». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Correlation of Morphological Appearance of Peritoneal Lesions at Laparotomy and Disease at Pathological Assessment in Patients Undergoing Cy» (2024)، وقد استُشهد به 11 مرة. شارك في تأليف أعماله 11 باحثًا على الأقل.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Intraperitoneal and Appendiceal Malignancies
- Pancreatic and Hepatic Oncology Research
- Ovarian cancer diagnosis and treatment
- Hepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
- Colorectal Cancer Treatments and Studies
المنشورات (2)
- Correlation of Morphological Appearance of Peritoneal Lesions at Laparotomy and Disease at Pathological Assessment in Patients Undergoing Cytoreductive Surgery for Peritoneal Malignancy: Results of Phase I of the PRECINCT Study in 707 Patients
- ASO Visual Abstract: Correlation of Morphological Appearance of Peritoneal Lesions at Laparotomy and Disease at Pathological Assessment in Patients Undergoing Cytoreductive Surgery for Peritoneal Malignancy—Results of Phase 1 of the PRECINCT Study in 707 Patients
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Wake Forest University Health Sciences · Wake Forest University · Mercy Medical Center
المؤلفون المشاركون
- Perry Shen
- Konstantinos Ioannis Votanopoulos
- Nazanin Khajoueinejad
- Alison Buseck
- Noah A. Cohen
- Katherine Cummins Perry
- Samantha Troob
- Umut Sarpel
- Edward Allen Levine
- Vadim Gushchin
- Armando Sardi
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.