HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
Các nhiệm vụ khác
- Nghiên cứu công nghệ sản xuất chế phẩm dịch chiết lá tía tô giàu axit rosmarinic để ứng dụng trong sản xuất đồ uống chức năng
- Nghiên cứu công nghệ chiết tách Rezunbone từ cây gừng gió (Zingiber zerumbet sm) làm thuốc chống ung thư - Báo cáo chuyên đề 1
- Nghiên cứu sản xuất phân hữu cơ vi sinh từ phế thải nông nghiệp
- Những vấn đề cơ bản trong việc tổ chức và vận hành thị trường tiền tệ ở Việt Nam
- Đánh giá tác dụng phục hồi chức năng vận động ở bệnh nhân nhồi máu não bằng thuỷ châm Vinrovit 5000
- Nghiên cứu tiền khả thi của Nhà máy điện Phú Mỹ-Châu Thành tỉnh Đồng Nai 3-125 MW
- Nghiên cứu một số tình trạng năng suất của đàn lợn đực giống hậu bị Yorkshire và Landrace tại trạm kiểm tra năng suất lợn đực giống An Khánh
- Nhân rộng mô hình xử lý rác thải nông thôn Vĩnh Phúc bằng lò đốt khí tự nhiên
- Các Quỹ tài chính nhà nước ngoài ngân sách có tính chất tín dụng ở Việt Nam: Thực trạng và Giải pháp
- TNLS Implant trong phẫu thuật răng hàm mặt băng vật liệu sinh học C-PEEK
liên kết website
Lượt truy cập
Lượt truy cập :
14,660,613
- Kết quả thực hiện nhiệm vụ
10/KQNC-TTKHCN
Xây dựng biểu đồ nomogram cá nhân tiên lượng xác suất tử vong bệnh nhân nội khoa tại Khoa cấp cứu Bệnh viện đa khoa Trung ương Cần Thơ
Bệnh viện Đa khoa Trung ương Cần Thơ
UBND TP. Cần Thơ
Tỉnh/ Thành phố
ThS. Hà Tấn Đức
TS. Nguyễn Đình Nguyên; PGS.TS. Trần Văn Ngọc; HS. Nguyễn Văn Tuấn;
Khoa học y, dược
02/2013
04/2016
2017
Cần Thơ
101
Bối cảnh: Hiện nay có nhiều mô hình tiên lượng sử dụng cho bệnh nhân nội khoa tại khoa cấp cứu. Tuy nhiên, khả năng ứng dụng của các mô hình này vào
bệnh nhân Việt Nam chưa được đánh giá. Ngoài ra, chưa có mô hình tiên lượng nào phát triển cho bệnh nhân Việt Nam. Nghiên cứu này thực hiện nhằm xây
dựng và thẩm định một mô hình tiên lượng mới phù hợp với bệnh nhân Việt Nam.
Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện tại khoa cấp cứu của Bệnh viện đa khoa trung ương Cần Thơ (BVĐKTƯCT) và Bệnh viện đa khoa
thành phố Cần Thơ (BVĐKTPCT). Dữ liệu thu thập từ BVĐKTƯCT (từ 13/3/2013 đến 1/6/2013, 2175 bệnh nhân) được dùng để phát triển mô hình. Dữ
liệu thu thập từ BVĐKTPCT (19/10/2013 đến 31/3/2014, 2060 bệnh nhân) được dùng để thẩm định mô hình đã phát triển. Các thông tin thu thập bao gồm đặc
điểm lâm sàng, tiền sử bệnh, và kết quả xét nghiệm. Kết cục chính là tử vong trong vòng 30 ngày kể từ ngày nhập viện. Phương pháp hồi quy Cox được áp
dụng để phân tích mối liên quan giữa tử vong và các yếu tố nguy cơ. Mô hình tiên lượng tối ưu được tìm bằng phương pháp BMA (Bayesian Model
Averaging). Các chỉ số thẩm định mô hình bao gồm tính phân biệt, hay diện tích dưới đường biểu diễn ROC và khả năng hiệu chuẩn.
Kết quả: Ở giai đoạn phát triển mô hình, tỷ lệ tử vong 9.8% (173 bệnh nhân). Mô hình tối ưu sau khi phân tích bằng BMA bao gồm các yếu tố nguy cơ: giới tính, nhịp thở, bão hòa oxy ngoại biên, ngày khởi phát bệnh, điểm Glasgow, chỉ định điều trị tại khoa hồi sức cấp cứu, urea huyết thanh, và albumin huyết thanh. Mô hình này có chỉ số AUC = 0.871 (khoảng tin cậy [KTC] 95%: 0.844 - 0.898) ở giai đoạn xây dựng, và AUC = 0.783 (KTC 95%: 0.743 - 0.823) ở giai đoạn thẩm định. Dựa vào tham số của mô hình này, chúng tôi phát triển một đồ thị tiên lượng để ước tính nguy cơ tử vong ở bệnh nhân nội khoa cấp cứu.
Kết luận: Nguy cơ tử vong ở bệnh nhân nội khoa cấp cứu có thể tiên lượng từ các thông số lâm sàng và xét nghiệm thường quy. Mô hình này có độ chính xác cao và có thể áp dụng cho bệnh nội khoa tại khoa cấp cứu ở Việt Nam.
Biểu đồ nomogram; bệnh nhân; nội khoa; tỷ lệ tử vong
Trung tâm Thông tin KH&CN Cần Thơ
CTO-KQ2017-10/KQNC
In ấn
Gửi Email
Facebook
Twitter
Google+