13. MỐI LIÊN QUAN GIỮA SUY YẾU VỚI LOÃNG XƯƠNG TRÊN BỆNH NHÂN CAO TUỔI ĐIỀU TRỊ NỘI TRÚ TẠI BỆNH VIỆN THỐNG NHẤT
Notice bibliographique
Résumé
Mục tiêu: Khảo sát tỷ lệ loãng xương và suy yếu trên bệnh nhân cao tuổi, và mối liên quan giữa suy yếu với loãng xương và thành phần cơ thể ở bệnh nhân cao tuổi. Đối tượng: Bệnh nhân ≥ 60 tuổi điều trị tại khoa nội cơ xương khớp bệnh viện Thống Nhất. Phương pháp nghiên cứu: mô tả cắt ngang. Bệnh nhân được đo mật độ xương bằng DXA tại cổ xương đùi (CXĐ) và cột sống thắt lưng (CSTL), khối lượng cơ được đo bằng điện trở kháng sinh hoc (BIA). Bệnh nhân được đánh giá suy yếu theo thang điểm hội chứng suy yếu lâm sàng Canada (Clinical Frailty Scale- CFS). Kết quả: Đối tượng nghiên cứu gồm có 200 bệnh nhân, tuổi trung bình 73,8 ± 8,9 tuổi, 72% nữ và 28% nam. Tỷ lệ loãng xương 55% tại CXĐ và 39,5% tại CSTL. Tỷ lệ suy yếu 27% nam (28,6%), nữ (26,45). Ở bệnh nhân suy yếu có tỷ lệ loãng xương tại cổ xương đùi cao gấp 2,58 lần so với bệnh nhân không bị suy yếu với OR=2,58, P<0,01. Tỷ lệ giảm khối lượng cơ, thiếu cơ và suy dinh dưỡng ở nhóm bệnh nhân suy yếu cao hơn nhóm không suy yếu và sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với p<0,05. Khối lượng mỡ ở hai nhóm suy yếu và không suy yếu khác biệt không có ý nghĩa thống kê với p>0,05. Kết luận: Tỷ lệ loãng xương và suy yếu cao ở bệnh nhân cao tuổi điều trị nội trú. Trên bệnh nhân suy yếu có tỷ lệ loãng xương tại cổ xương đùi, giảm khối lượng cơ, thiếu cơ và suy dinh dưỡng cao hơn nhóm không suy yếu.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,015 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».