Giáo trình Thần kinh học Sơ sinh của Volpe, ấn bản thứ 7, 2024

Sách Giáo trình Thần kinh học Sơ sinh, ấn bản thứ 7 của Volpe là tài liệu tham khảo toàn diện và cập nhật về thần kinh học trẻ sơ sinh, dành cho các bác sĩ nhi khoa, bác sĩ thần kinh nhi khoa, nhà trị liệu thần kinh, và các chuyên gia y tế khác tham gia vào việc chăm sóc trẻ sơ sinh có vấn đề về thần kinh.

Cuốn sách bao gồm các chủ đề sau:

Giải phẫu và sinh lý thần kinh của thai nhi và trẻ sơ sinh
Chẩn đoán và điều trị các bệnh lý thần kinh bẩm sinh
Chấn thương thần kinh ở trẻ sơ sinh
Nhiễm trùng thần kinh ở trẻ sơ sinh
Động kinh ở trẻ sơ sinh
Rối loạn phát triển thần kinh
Chăm sóc giảm nhẹ cho trẻ sơ sinh có vấn đề về thần kinh
Cuốn sách được trình bày một cách rõ ràng, súc tích và dễ hiểu. Nội dung được minh họa bằng nhiều hình ảnh và biểu đồ, giúp người đọc dễ dàng hình dung các khái niệm phức tạp.

Sách Giáo trình Thần kinh học Sơ sinh, ấn bản thứ 7 của Volpe là một nguồn tài liệu giá trị cho các chuyên gia y tế tham gia vào việc chăm sóc trẻ sơ sinh có vấn đề về thần kinh.

Điểm nổi bật:

Cập nhật những tiến bộ mới nhất trong thần kinh học trẻ sơ sinh
Bao gồm các chủ đề toàn diện
Trình bày rõ ràng, súc tích và dễ hiểu
Minh họa bằng nhiều hình ảnh và biểu đồ

Đối tượng:

Bác sĩ nhi khoa
Bác sĩ thần kinh nhi khoa
Nhà trị liệu thần kinh
Các chuyên gia y tế khác tham gia vào việc chăm sóc trẻ sơ sinh có vấn đề về thần kinh

Sách Giáo trình Thần kinh học Sơ sinh, ấn bản thứ 7 của Volpe được đánh giá cao bởi các chuyên gia y tế. Cuốn sách được nhận xét là một tài liệu tham khảo giá trị và hữu ích cho các bác sĩ nhi khoa, bác sĩ thần kinh nhi khoa, nhà trị liệu thần kinh, và các chuyên gia y tế khác tham gia vào việc chăm sóc trẻ sơ sinh có vấn đề về thần kinh.

TRÍCH DẪN____
Volpe’s Neurology of the Newborn 7th Edition
Joseph J. Volpe, Terrie E. Inder
Năm:
2024
In lần thứ:
7th
Nhà xuát bản:
Elsevier
Ngôn ngữ:
English
Trang:
1775
ISBN 10:
0443105138
ISBN 13:
9780443105135

Download Ebook: Định dạng PDF, 75 MB – 1775 trang – Tiếng Anh

THƯ VIỆN MEDIPHARM