ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ SỬ DỤNG GHIM DA ĐẦU TRONG PHẪU THUẬT SỌ NÃO TẠI BỆNH VIỆN ĐẠI HỌC Y HÀ NỘI
Bibliographic record
Abstract
Mục tiêu: Đánh giá kết quả sử dụng ghim da đầu trong phẫu thuật sọ não tại bệnh viện Đại học Y Hà Nội. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả bệnh nhân phẫu thuật sọ não được sử dụng ghim da đầu tại bệnh viện Đại học Y tháng 01/2024 đến 01/2025. Kết quả: Tỷ lệ bệnh nhân nam/ nữ là 1,2/1, Kanoffsy trung bình là 84,3 ± 10, đánh giá sẹo mổ sau 1 tháng theo thang điểm Vancouver Scar Scale (VSS), điểm trung bình của 70 bệnh nhân là 2.5, liền sẹo tốt chiếm 88,6%, liền sẹo trung bình 12,4%, không có trường hợp nào liền sẹo xấu. Kết luận: Ghim da đầu là phương phương pháp hiệu quả, an toàn với tỷ lệ liền sẹo tốt cao.
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 | 0.001 | 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 | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.047 | 0.006 |
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".