ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Niezbędnik stomatologiczny. Zbiór zadań dla studentów stomatologii. Część 1 Aleksandra Simińska

Autor:
Aleksandra Simińska
Wydawnictwo:
PZWL
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
320
Dostępne formaty:
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment

Ebook 86,79 zł najniższa cena z 30 dni

123,99 zł (-20%)
99,19 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

86,79 zł najniższa cena z 30 dni

Poleć tę książkę znajomemu Poleć tę książkę znajomemu!!

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Prezent last minute w ebookpoint.pl
Zostało Ci na świąteczne zamówienie opcje wysyłki »
Publikacja Niezbędnik stomatologiczny. Zbiór zadań dla studentów stomatologii (cz. 1) została przygotowana przez Aleksandrę Simińską, lekarza dentystę. Ma na celu utrwalenie i usystematyzowanie wiedzy już zdobytej. Zbiór zadań testowych ułożono w oparciu o podstawę programową wymaganą na studiach i egzaminie LDEK z tego przedmiotu. Dla ułatwienia zagadnienia pogrupowano nie tylko dziedzinami stomatologicznymi (stomatologia zachowawcza z endodoncją, stomatologia dziecięca, ortodoncja, bioetyka, prawo medyczne, orzecznictwo lekarskie), ale także tematycznie. Tak, aby móc wygodnie przygotować się do bieżącego sprawdzania wiedzy na studiach. Istotnym elementem są krótkie notatki przy zadaniach, które pomogą czytelnikowi szybko przypomnieć najistotniejsze zagadnienia zawarte w testach. Publikacja adresowana jest do studentów kierunku lekarsko-dentystycznego i absolwentów przygotowujących się do LDEK-u.

Wybrane bestsellery

PZWL - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
99,19 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.