检索

标题
作者
Comprehensive assessment of risk factors as a method for predicting prelabour rupture of membranes
Mudrov V., Yakimova A.
Clinical value of c-reactive protein level in predicting the development of postpartum endometritis
Batrakova T., Zazerskaya I., Vavilova T., Kustarov V.
Clinical significance of predictive and diagnostic indices of fetal pathology associated with placental insufficiency in women with endometriosis
Lipatov I., Tezikov Y., Amosov M.
Predictive value of ovarian hormone-producing function assessment in poor responders undergoing assisted reproductive technologies
Merkulova A., Dzhemlikhanova L., Niauri D., Gzgzyan A., Kogan I., Krikheli I., Tapilskaya N., Tkachenko N., Mekina I., Lesik E., Komarova E.
Possibilities for predicting prelabor rupture of membranes
Mudrov V.
A model for predicting the risk of preeclampsia in women with different somatotypes
Tomayeva K., Gaydukov S.
不同体型孕妇缺铁性贫血的预测
Tomayeva K., Gaidukov S., Komissarova E., Kokoyev L.
Possibilities for predicting preeclampsia development in pregnant women with bronchial asthma
Lavrova O., Kulikov V., Shapovalova E., Sablina A.
Predictive risk scale for developing a large fetus
Baeva I., Konstantinova O.
Integral assessment of markers of the local infectious and inflammatory process in women with preterm birth in multiple pregnancies
Kosyakova O., Bespalova O., Budilovskaya O., Savicheva A.
Challenges and prospects of preterm birth prediction in multiple pregnancies
Kosyakova O., Bespalova O.
Premature rupture of membranes in preterm pregnancy: prospects for prediction
Afanasyeva M., Bolotskikh V., Nikolova T., Avdeyeva E.
Possibilities for predicting abnormal labor at the present stage
Mudrov V.
Prognostic possibilities of relaxin as a marker of preterm birth
Kosyakova O., Bespalova O.
Biochemical markers of premature birth
Bapayeva G.
不同体型孕妇的胎盘功能不全预测
Tomayeva K.
Diagnosis and prediction of acute endometritis according to informative features of cell immunity
Agarkov N., Afanasova E., Budnik I.
The prediction of different phenotypes of preeclampsia in the first trimester of pregnancy (two-center retrospective study)
Shchekleina K., Terekhina V., Chaban E., Nikolayeva M.
Possibilities for predicting perineal birth injury
Ziganshin A., Mudrov V.
1 - 19 的 19 信息

检索提示:

  • 检索的名词区分大小写
  • 常用字词将被忽略
  • 默认情况下只有在查询结果满足所有检索词才返回(例如,隐含AND)
  • 使用OR结合多个检索词,便于查找含有这些检索词的文章,例如education OR research
  • 使用括号来创建更复杂的查询; 例如:archive ((journal OR conference) NOT theses)
  • 使用引号检索一个完整的词组; 例如: "open access publishing"
  • 使用-或者NOT排除一个检索词; 例如:online -politics or online NOT politics
  • 在检索词里使用 *作为通配符匹配任何字符序列; 例如., soci* morality 将符合含有 "sociological" or "societal"的词语

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».