Aller au contenu principal
2026 article

Predictive models for graft rejection and infections in renal transplant patients based on TTV viral load

0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : ar. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Predictive models for graft rejection and infections in renal transplant patients based on TTV viral load
Date Crossref
01/08/2026
Éditeur
Elsevier BV
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Centro de Educación Médica e Investigaciones Clínicas Norberto Quirno pays non établi dans la notice
    Organisation à but non lucratif
  • Hospital César Milstein pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Centro de Educación Médica e Investigaciones Clínicas (CEMIC) University Hospital Virology Unit pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • CEMIC University Hospital (CEMIC-CONICET) Genetic Epidemiology Laboratory pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Centro de Educación Médica e Investigaciones Clínicas Norberto Quirno, Hospital César Milstein et Virology Unit — Centro de Educación Médica e Investigaciones Clínicas (CEMIC) University Hospital, avec 1 autre affiliation.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Animal Virus Infections StudiesVirus-based gene therapy researchPolyomavirus and related diseases

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.