MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7128714745 · doi:10.38103/jcmhch.17.9.7

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

2025· article· W7128714745 on OpenAlexaboutno aff
Hồng Phúc Lê, Trần Nhật Tiến

Bibliographic record

VenueTạp chí Y học lâm sàng Bệnh viện Trung Ương Huế · 2025
Typearticle
Language
FieldEnvironmental Science
TopicResearch studies in Vietnam
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsScale (ratio)Southeast asiaSouth asiaKey (lock)

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Open science, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Open science, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.602
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0040.004
Meta-epidemiology (broad)0.0050.002
Bibliometrics0.0020.007
Science and technology studies0.0070.006
Scholarly communication0.0020.004
Open science0.0080.009
Research integrity0.0020.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.005

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.296 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueTạp chí Y học lâm sàng Bệnh viện Trung Ương HuếSame topicResearch studies in VietnamFrench-language works237,207