THỰC TRẠNG HỘI CHỨNG DỄ BỊ TỔN THƯƠNG Ở NGƯỜI BỆNH SUY TIM CAO TUỔI TẠI BỆNH VIỆN HỮU NGHỊ ĐA KHOA NGHỆ AN
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.214 | 0.072 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".