Tối ưu hóa các vật liệu tạo hình trong điều trị bỏng và di chứng bỏng tại Bệnh viện Trường Đại học Y Dược Huế
Bibliographic record
Abstract
Đặt vấn đề: Bỏng và di chứng bỏng gây hậu quả nặng nề về chức năng và thẩm mỹ, đòi hỏi các phương pháp tạo hình linh hoạt và hiệu quả. Đối tượng, phương pháp: Nghiên cứu tiến cứu, mô tả trên 35 bệnh nhân (15 bỏng cấp, 20 di chứng bỏng) điều trị tại Bệnh viện Trường Đại học Y Dược Huế (3/2023–2/2025). Các kỹ thuật được áp dụng gồm: cắt lọc thay băng, ghép da, vạt tại chỗ, vạt vi phẫu và ghép mỡ tự thân. Kết quả được đánh giá theo tiêu chuẩn lâm sàng, biến chứng hậu phẫu và thang điểm Vancouver Scar Scale (VSS) sau 6 tháng. Kết quả: Bỏng nhiệt chiếm tỷ lệ cao nhất (82,9%), trong đó bỏng nhiệt ướt 51,4%. Vị trí tổn thương thường gặp là chi dưới (34,3%) và chi trên (31,4%). Phương pháp phẫu thuật phổ biến nhất là vạt tại chỗ (40,0%) và vạt vi phẫu (31,4%). Kết quả sớm đạt tốt ở 82,9%, biến chứng nặng hiếm gặp (2,9%). Sau 6 tháng, 91,4% bệnh nhân đạt kết quả tốt, không có trường hợp xấu; điểm VSS trung bình 3,6 ± 1,3. Kết luận: Các kỹ thuật tạo hình, đặc biệt là vạt tại chỗ và vạt vi phẫu, mang lại hiệu quả cao trong điều trị bỏng và di chứng bỏng, giúp phục hồi chức năng và cải thiện thẩm mỹ. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp từng tổn thương có vai trò quyết định trong tối ưu hóa kết quả điều trị và nâng cao chất lượng sống người 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 | 0.000 | 0.000 |
| 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) | 0.388 | 0.169 |
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".