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Enregistrement W4386165402 · doi:10.51298/vmj.v529i1.6297

THỰC TRẠNG HỘI CHỨNG DỄ BỊ TỔN THƯƠNG Ở NGƯỜI BỆNH SUY TIM CAO TUỔI TẠI BỆNH VIỆN HỮU NGHỊ ĐA KHOA NGHỆ AN

2023· article· vi· W4386165402 sur OpenAlexaboutno aff
Hữu Tân Nguyễn, Hồng Phương Phạm, Thắng Phạm, Viết Lực Trần, Ngọc Tâm Nguyễn

Notice bibliographique

RevueTạp chí Y học Việt Nam · 2023
Typearticle
Languevi
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueResearch studies in Vietnam
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryStereochemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mục tiêu: Mô tả thực trạng hội chứng dễ bị tổn thương ở người bệnh cao tuổi bị suy tim điều trị nội trú và một số yếu tố liên quan. Phương pháp nghiên cứu: Mô tả cắt ngang có phân tích. Kết quả nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện trên 306 người bệnh tuổi từ 60 trở lên điều trị nội trú tại khoa Cấp cứu và Trung tâm tim mạch, Bệnh viện Hữu nghị đa khoa Nghệ An, từ tháng 04 năm 2022 - tháng 2 năm 2023.Chẩn đoán suy tim theo Hướng dẫn chẩn đoán và điều trị suy tim cấp và mạn tính, của Bộ Y tế năm 2020. Xác định tình trạng hội chứng dễ bị tổn thương theo thang điểm Edmonton cải tiến-REFS. Kết quả cho thấy, HCDBTT là vấn đề sức khỏe thường gặp ở người bệnh cao tuổi bị suy tim chiếm 58,8%. Kết luận: Tuổi, chỉ số BMI, phân suất tống máu thất trái, suy tim giai đoạn và phân độ NYHA là những yếu tố có liên quan có ý nghĩa thống kê đến tỷ lệ mắc HCDBTT ở người bệnh suy tim cao tuổi tại Bệnh viện Hữu nghị đa khoa Nghệ An.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,027

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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