HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
Các nhiệm vụ khác
- Công nghệ thu gom vận chuyển xử lý rác thải nilon và chất thải hữu cơ Phụ lục 7: Báo cáo phương án đầu tư dây chuyền xử lý tái chế rác thải nilon làm vật liệu xây dựng công suất 10 tấn/ngày
- Ứng dụng công nghệ xử lý thủy nhiệt nâng cao khả năng dán dính gỗ Quế (Cinnamomum cassia Blume) đáp ứng yêu cầu sản xuất ván ghép thanh tại Lào Cai
- Nghiên cứu phát triển và ứng dụng công nghệ tế bào gốc đề điều trị một số bệnh về tim mạch cơ quan tạo máu và thị giác ở người
- Nghiên cứu xây dựng Panel Lympho và bộ sinh phẩm chẩn đoán kháng nguyên hòa hợp mô phục vụ phẩu thuật ghép cơ quan ghép mô
- Một số giải pháp phát triển xuất khẩu mặt hàng mới của Việt Nam trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế
- Ứng dụng phần mềm eCabinet xây dựng mô hình phòng họp không giấy tại Sở Khoa học và Công nghệ Phú Thọ
- Bước đầu điều tra đánh giá tình hình sản xuất rau xanh và ngộ độc thuốc trừ sâu do ăn rau xanh có dư lượng thuốc trừ sâu cao ở thị xã Phan Thiết
- Nghiên cứu xây dựng quy trình nhân giống và trồng một số loài cây hoa Lan có giá trị theo hướng hàng hóa tại Lai Châu
- Chương trình đào tạo giáo viên học giả nghiên cứu cho khu vực Thái Bình Dương - Ứng dụng công nghệ hình ảnh trong nghiên cứu giảng dạy và học tập
- Khảo sát nhiễm khuẩn bệnh viện tại Bệnh viện đa khoa Trung ương Cần Thơ
liên kết website
Lượt truy cập
Lượt truy cập :
27,670,857
- 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(1)
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.
Trung tâm Thông tin KH&CN Cần Thơ
CTO-KQ2017-10/KQNC
In ấn
Gửi Email
Facebook
Twitter
Google+