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MARROW - for NEET PG & NExT [Android]

「MARROW」は、Neuroglia Healthが配信するメディカル系アプリです。

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NEET PG/NExT のための証拠に基づいたオンライン プラットフォーム - ビデオ、QBank、テスト シリーズ

「MARROW」は、Neuroglia Healthが配信するメディカル系アプリです。

医療

このアプリの話題とニュース

  • 100万ダウンロード突破!


  • レビュースコア4.5をマークしている高評価の優良アプリです。(12/11)


  • 全世界5.2万人以上のユーザーの口コミ評価が集まっています。(12/11)


  • 新バージョン11.11.1が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(12/10)


最新更新情報

version11.11.1が、2024年12月10日(火)にリリース

Bug fixes and improvements.

使い方や遊び方

ビデオ
「 810時間以上のビデオ授業
「 19 の主題すべてにわたって統合された概念的な内容
「 MCQ ディスカッション用の新しいインタラクティブ ビデオ
「改訂ビデオと最近のアップデート
「理解を深めるためのアニメーションと実際の臨床シナリオ



Qバンク
「 18,500 以上の MCQ (19 科目すべてにわたる高収量 MCQ を含む)
「最新の試験パターンに厳密に準拠するように改良されました
「 Magic Module - 間違えた MCQ の厳選リスト
「スキーマ - 重要な繰り返し質問されたトピックをすべて一目で見つけます
「過去の質問も含まれています



テスト
「合計 390 以上のテスト (130 以上のグランド テスト)
「最大規模の汎インド模擬テスト (参加者は 10 万人以上)
「パフォーマンス分析 - 改善方法を知る
「実際の試験をシミュレートします



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インド最大の NEET PG/NExT 教員ラインナップ



解剖学 - Dr.ラヴィ・ ラージ医学博士。
生理学 - Dr.クリシュナ・ クマール医学博士。
生化学 - Dr.レベッカ・ ジェームス医学博士。
微生物学 - Dr.シヴィカ・ セティ医学博士。
薬理学 - Dr.ランジャン・クマール・ パテル医学博士。
病理学 - Dr.イラ・ジェイン・ カンデルワル、D.N.B.、M.N.A.M.S.、FIP。
法医学 - マジェンドラン J 博士、医学博士。
通信医学 - Dr.ムクモヒト・ シン医学博士。
耳鼻咽喉科 - Dr.マニシャ シンハ ブディラジャ、修士号、DNB
眼科 - Dr.ウツァフ バンサル、MBBS、DOMS
精神科 - Dr.モハン・スニル・ クマール、民主党。
麻酔 - Dr.ラーマ・クリシュナ・ チャイタンニャ、弁護士、弁護士。
放射線科 - Dr.マユール・アルン・ クルカルニ医師、医学博士。
皮膚科 - Dr.マルコム・ ピント医学博士。
医学 - Dr.ラケシュ・S・ ネール医学博士、D.M.
整形外科 - Dr.アッバス・ アリ、修士号、DNB
外科 - Dr.ローハン・ カンデルワル、修士号、M.R.C.S.、F.I.B.D.
OBG - 博士。サクシ・ アローラ、D.G.O.
小児科 - Dr.シンガラム医師。



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Marrow を完成させるものは何ですか?



「概念ベースの学習
「 MCQ をただ読むのではなく解決する
「試験の準備を整えます
「エラーがなく、証拠に基づいています
「最大規模の全インドテストシリーズに参加してください
「インドで最も愛されている医学教師とトップランクの保持者によって作成されました
「最も人気があり信頼されている QBank を使用して学習します

カスタマーレビュー・評価

4.5
5つ星
 
39,862
4つ星
 
7,336
3つ星
 
1,620
2つ星
 
704
1つ星
 
2,948

最新ストアランキングと月間ランキング推移

MARROWのAndroidアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
8.1 以降
容量
23M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
なし
更新日
2024/12/10

インストール数
1,000,000~

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

アクティブ率

 

 

 

 

※この結果はMARROW - for NEET PG & NExTのユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率52%)

いつやるの?今でしょ!

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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