ĐẶC ĐIỂM LÂM SÀNG VÀ CẬN LÂM SÀNG CỦA BỆNH RUỘT VIÊM ĐẶC HIỆU TẠI TRUNG TÂM TIÊU HÓA-GAN MẬT, BỆNH VIỆN BẠCH MAI NĂM 2022-2023
Bibliographic record
Abstract
Mục tiêu: Khảo sát đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng của bệnh nhân bệnh ruột viêm. Đối tượng và phương pháp: nghiên cứu mô tả cắt ngang trên 247 bệnh nhân điều trị tại bệnh viện Bạch Mai từ tháng 1/2022 đến tháng 12/2023. Kết quả: Tuổi trung bình của nghiên cứu là 41,99, nam giới chiếm 56,3%. Triệu chứng lâm sàng chủ yếu bệnh ruột viêm là đau bụng, rối loạn phân và phân máu. Theo phân loại Montreal, Crohn chẩn đoán nhiều nhất ở lứa tuổi 17-39, thường gặp ở hồi tràng, ít gặp Crohn đường tiêu hoá trên. Viêm loét đại trực tràng chảy máu (VLĐTTCM) có vị trí tổn thương là đại tràng lan rộng chiếm tỷ lệ cao nhất. Có 81% bệnh nhân có ít nhất một yếu tố tiên lượng nặng. 30.4% bệnh nhân bệnh ruột viêm phải phẫu thuật vì biến chứng bệnh, trong đó chủ yếu là Crohn. Kết luận: Bệnh ruột viêm gồm Crohn và VLĐTTCM với nhiều biểu hiện lâm sàng đa dạng. Bệnh nhân nhập viện có các yếu tố tiên lượng bệnh nặng, còn nhiều bệnh nhân phải phẫu thuật vì biến chứng của bệnh.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.193 | 0.069 |
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".