ĐÁNH GIÁ SUY YẾU THEO THANG ĐIỂM EDMONTON Ở BỆNH NHÂN CAO TUỔI NỘI TRÚ CÓ SUY TIM
Notice bibliographique
Résumé
Mục tiêu: Suy tim là một hội chứng lâm sàng thường gặp ở người cao tuổi. Suy yếu là một hội chứng lão hóa thể hiện quá trình tích tuổi ở người cao tuổi. Hai hội chứng này có thể đồng hiện diện trên người cao tuổi. Đến nay, dữ liệu suy yếu ở người cao tuổi có suy tim còn nhiều hạn chế. Do đó, mục tiêu của nghiên cứu này nhằm khảo sát tỷ lệ và các yếu tố liên quan đến suy yếu ở bệnh nhân cao tuổi nội trú có suy tim. Đối tượng, phương pháp: Nghiên cứu cắt ngang thu nhập các bệnh nhân ≥ 60 tuổi tại Khoa Nội Tim mạch, Bệnh viện Thống Nhất và khoa Nội Tim mạch – Lão khoa, Bệnh viện Đa khoa Vĩnh Long có chẩn đoán suy tim. Suy yếu được đánh giá bằng thang điểm Edmonton. Các yếu tố liên quan suy yếu được xác định bằng hồi quy logistics. Kết quả: Từ tháng 4/2023 đến tháng 10/2023, có 128 bệnh nhân được nhận vào nghiên cứu (nam giới: 51,6%, tuổi trung bình: 76,1 ± 9,5). Có 84 bệnh nhân (65,6%) được chẩn đoán suy yếu. Tỷ lệ suy tim phân suất tống máu giảm, giảm nhẹ và bảo tồn lần lượt là 46,9%, 18,0% và 35,1%. Hai yếu tố liên quan đến suy yếu theo thang điểm Edmonton là suy dinh dưỡng (OR 7,03; Khoảng tin cậy [KTC] 95% 1,75 – 28,1; P = 0,006) và rung nhĩ (OR 9,14; KTC 95% 1,23–68,1; P = 0,031). Kết luận: Ở các bệnh nhân cao tuổi nội viện có suy tim, tỷ lệ suy yếu là 65,6%. Suy dinh dưỡng và rung nhĩ là hai yếu tố liên quan đến suy yếu ở các bệnh nhân này.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,509 | 0,226 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».