Nghiên cứu khả năng dung nạp với gắng sức ở các bệnh nhân đau thắt ngực ổn định tại Viện Tim mạch Việt Nam 2014 - 2018 bằng phương pháp điện tâm đồ gắng sức thảm chạy
Bibliographic record
Abstract
Ở các BN đau thắt ngực ổn định, có sự thay đổi khả năng dung nạp với gắng sức thể hiện qua: VO2max, METs, thời gian gắng sức… Mục tiêu: Khảo sát khả năng dung nạp với gắng sức ở bệnh nhân đau thắt ngực ổn định bằng phương pháp điện tâm đồ gắng sức thảm chạy và tìm hiểu giá trị của VO2max trong dự báo tổn thương tắc nghẽn hoàn toàn mạn tính và/hoặc tổn thương nhiều nhánh ĐMV ở các bệnh nhân đau thắt ngực ổn định. Đối tượng và phương pháp: Trong thời gian 5 năm (2014 đến 2018), 205 bệnh nhân đau thắt ngực ổn định khám ngoại trú tại Đơn vị Khám và Tư vấn Tim mạch theo yêu cầu của Viện Tim mạch, Bệnh Viện Bạch Mai được hỏi bệnh thăm khám và làm các xét nghiệm máu theo một quy trình chuẩn và làm bệnh án theo mẫu. Tất cả các bệnh nhân đều được làm ĐTĐ 12 chuyển đạo, siêu âm tim, ĐTĐ gắng sức thảm chạy, chụp ĐMV chọn lọc qua da. Kết quả: Mức độ đau ngực theo Hội Tim mạch Canada (CCS) độ II và độ I chiếm tỷ lệ cao (tương ứng là 62,9% và 21,9%). Nghiệm pháp gắng sức dương tính chiếm 18,0%. Tỷ lệ hẹp ĐMV có ý nghĩa khi chụp ĐMV chọn lọc là 25,9%. Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các bệnh nhân hẹp ≥50% ĐMV và các bệnh nhân không có hẹp ý nghĩa ĐMV về thời gian gắng sức trung bình, tỷ lệ % đạt 85% tần số tim lý thuyết tối đa, khả năng gắng sức tối đa (MET), tiêu thụ oxy tối đa (VO2max) và tỷ lệ xuất hiện đau ngực, biến đổi ST trên ĐTĐ, đáp ứng kém về nhịp tim, rối loạn nhịp tim/rối loạn dẫn truyền trong khi làm nghiệm pháp gắng sức ĐTĐ thảm chạy. Tiêu thụ oxy tối đa (VO2max), thời gian gắng sức và khả năng gắng sức tối đa tính bằng MET có mối liên quan chặt chẽ với sự có mặt của bệnh nhiều nhánh/tắc nghẽn hoàn toàn mạn tính ĐMV với tỷ suất chênh tương ứng lần lượt là OR 4,2 (95%CI:1,3-7,3), OR 1,2 (95% CI: 1,1 - 4,6), OR 3,4 (95% CI 1,5-8,2). VO2max với (điểm cắt 32,6 ml/kg/phút, AUC 0,709, p
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 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.069 | 0.017 |
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".