27. ĐÁNH GIÁ TỔNG SỐ VI KHUẨN HIẾU KHÍ TRONG KHÔNG KHÍ TẠI PHÒNG HỒI SỨC TÍCH CỰC VÀ PHÒNG HẬU PHẪU TẠI MỘT SỐ CƠ SỞ Y TẾ Ở VIỆT NAM
Bibliographic record
Abstract
Mục tiêu của nghiên cứu nhằm đánh giá thực trạng tổng số vi sinh vật hiếu khí (TSVKHK) trong không khí phòng hồi sức tích cực (HSTC) và phòng hậu phẫu để đề xuất giới hạn vi sinh vật trong môi trường không khí bệnh viện đối với loại phòng chăm sóc đặc biệt. Nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp mô tả cắt ngang vào năm 2022 tại 17 bệnh viện trong cả nước, mỗi bệnh viện lựa chọn 02 phòng điều trị HSTC và 02 phòng hậu phẫu, mỗi phòng lấy 05 mẫu không khí vào buổi sáng và buổi chiều. Tổng số mẫu thực hiện là 680 mẫu. Mẫu vi sinh trong không khí được lấy bằng kỹ thuật đặt đĩa thạch (phương pháp Koch) để xác định tổng số vi khuẩn hiếu khí (TSVKHK) trong không khí các phòng chăm sóc đặc biệt. Kết quả cho thấy, tỷ lệ số mẫu đạt của phòng HSTC cao hơn phòng hậu phẫu với OR=1,5, sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với p < 0,05 đánh giá theo khuyến cáo của WHO. Tỷ lệ số mẫu đạt của phòng HSTC bệnh viện tư cao hơn bệnh viện công với p < 0,001, sự khác biệt có ý nghĩa thông kê. Phòng HSTC có giá trị Q3 là 667 CFU/m3; phòng hậu phẫu có giá trị Q3 là 564 CFU/m3. Chúng tôi sử dụng giá trị Q3 để đề xuất về giới hạn vi sinh vật trong môi trường không khí tại phòng HSTC và phòng hậu phẫu đối với chỉ tiêu TSVKHK là 600 CFU/m3 không khí.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.106 | 0.061 |
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".