[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_%C4%91%C3%A1nh%20gi%C3%A1%20nguy%20c%C6%A1%20tim%20m%E1%BA%A1ch{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_đánh giá nguy cơ tim mạch":11},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":9},[],[],[],[],null,{"code":4,"data":12,"meta":10},{"id":13,"title":14,"description":15,"content":16,"term":13,"englishTitle":17,"synonyms":10,"definition":18,"discipline":19,"references":20,"faqs":44,"createUser":54,"publishUser":58,"keywords":62,"keywordCount":73,"enrichTopicLink":74,"status":75,"createTime":76,"updateTime":77,"publishTime":78,"linkEnrichedTime":79,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":80,"relateTopics":81},"đánh giá nguy cơ tim mạch","Đánh giá nguy cơ tim mạch là gì? Các nghiên cứu khoa học","Đánh giá nguy cơ tim mạch là quá trình sử dụng mô hình dự đoán để ước lượng khả năng xuất hiện biến cố tim mạch trong một khoảng thời gian nhất định. Khái niệm này giúp phân tầng người bệnh theo mức độ rủi ro, từ đó đưa ra các quyết định điều trị và dự phòng phù hợp nhằm giảm thiểu biến chứng tim mạch.\n","\u003Cp>\u003Cstrong>đánh giá nguy cơ tim mạch\u003C\u002Fstrong> (\u003Cem>Cardiovascular risk assessment\u003C\u002Fem>) là quy trình y khoa dự báo xác suất một cá nhân sẽ gặp biến cố tim mạch xơ vữa gây tử vong hoặc không tử vong (nhồi máu cơ tim, đột quỵ) trong khoảng thời gian xác định (thường là 10 năm) dựa trên tổng hòa các yếu tố nguy cơ hiện hữu.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Định nghĩa đánh giá nguy cơ tim mạch\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nĐánh giá {{topic|%7B%22topic%22%3A%22nguy%20c%C6%A1%20tim%20m%E1%BA%A1ch%22%7D}} là quá trình định lượng khả năng một cá nhân sẽ gặp các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22bi%E1%BA%BFn%20c%E1%BB%91%20tim%20m%E1%BA%A1ch%20ch%C3%ADnh%22%7D}} như nhồi máu cơ tim, đột quỵ hoặc tử vong do bệnh lý tim mạch trong một khoảng thời gian cụ thể, thường là 10 năm. Đây là một công cụ dự phòng được áp dụng rộng rãi trong lâm sàng để phân loại mức độ rủi ro và hỗ trợ đưa ra quyết định điều trị hợp lý.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nPhân tích nguy cơ giúp các bác sĩ không chỉ định hướng điều trị mà còn quản lý bệnh nhân tốt hơn, nhất là trong bối cảnh bệnh tim mạch không triệu chứng đang gia tăng. Các mô hình đánh giá nguy cơ thường kết hợp các thông tin lâm sàng, sinh hóa, hành vi và di truyền để đưa ra tỷ lệ phần trăm xảy ra biến cố trong tương lai gần hoặc xa hơn. Các hướng dẫn từ Hiệp hội Tim mạch Hoa Kỳ (AHA) và Hiệp hội Tim mạch châu Âu (ESC) đều đặt việc đánh giá nguy cơ tim mạch ở trung tâm chiến lược phòng ngừa.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Các yếu tố nguy cơ chính trong bệnh tim mạch\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nCác {{topic|%7B%22topic%22%3A%22y%E1%BA%BFu%20t%E1%BB%91%20nguy%20c%C6%A1%20tim%20m%E1%BA%A1ch%22%7D}} được chia thành hai nhóm chính: không thay đổi được (cố định) và có thể can thiệp. Nhóm yếu tố cố định bao gồm tuổi, giới tính và tiền sử gia đình mắc bệnh tim mạch sớm. Nam giới có nguy cơ cao hơn phụ nữ ở cùng độ tuổi, và nguy cơ tăng mạnh sau 55 tuổi ở nam hoặc sau mãn kinh ở nữ.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCác yếu tố có thể can thiệp bao gồm:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Tăng huyết áp\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Rối loạn lipid máu (LDL-C cao, HDL-C thấp)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Đái tháo đường típ 2\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Hút thuốc lá\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Thừa cân – béo phì\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Lối sống tĩnh tại, ít vận động\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Chế độ ăn giàu muối, chất béo bão hòa\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nViệc nhận diện và kiểm soát sớm các yếu tố nguy cơ này có thể làm giảm đáng kể nguy cơ biến cố tim mạch. Hơn nữa, các yếu tố nguy cơ thường không tồn tại riêng lẻ mà có xu hướng tích tụ, làm tăng tính cộng hưởng trong nguy cơ tổng thể của bệnh nhân.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Các mô hình và công cụ đánh giá nguy cơ\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nNhiều mô hình đã được phát triển để định lượng nguy cơ tim mạch trong cộng đồng và lâm sàng. Các mô hình này thường dựa trên hồi quy logistic hoặc mô hình Cox, sử dụng dữ liệu từ các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22nghi%C3%AAn%20c%E1%BB%A9u%20d%E1%BB%8Bch%20t%E1%BB%85%20h%E1%BB%8Dc%22%7D}} lớn, điển hình là Framingham Heart Study hay các dự án tại châu Âu và châu Á.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMột số mô hình tiêu biểu gồm:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"5\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Tên mô hình\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Khu vực áp dụng\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Biến số đầu vào\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Thời gian dự đoán\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>ASCVD Risk Estimator\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Mỹ\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tuổi, giới, huyết áp, cholesterol, hút thuốc, tiểu đường\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>10 năm, trọn đời\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Framingham Risk Score\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Toàn cầu\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tuổi, giới, HA, lipid máu, hút thuốc, tiểu đường\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>10 năm\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>QRISK3\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Vương quốc Anh\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>+ yếu tố dân tộc, tình trạng tâm thần, bệnh tự miễn\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>10 năm\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>SCORE2\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Châu Âu\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tuổi, giới, HA, lipid máu, hút thuốc\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>10 năm, tử vong tim mạch\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\u003Cp>\nTùy theo khu vực địa lý và đặc điểm dân số, các mô hình sẽ được hiệu chỉnh lại hoặc thay đổi ngưỡng nguy cơ để phù hợp hơn với thực tiễn. Ví dụ, SCORE2 được điều chỉnh theo nhóm quốc gia có mức độ nguy cơ tim mạch khác nhau ở châu Âu (thấp, trung bình, cao, rất cao).\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ý nghĩa lâm sàng của phân tầng nguy cơ\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nPhân tầng nguy cơ tim mạch có ảnh hưởng trực tiếp đến chiến lược điều trị và dự phòng. Việc xác định đúng nhóm nguy cơ cho phép bác sĩ lựa chọn các biện pháp phù hợp, tránh điều trị quá mức hoặc bỏ sót can thiệp ở nhóm nguy cơ cao tiềm ẩn.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nThông thường, bệnh nhân sẽ được phân thành các nhóm:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Nguy cơ thấp:\u003C\u002Fstrong> Dưới 5% nguy cơ xảy ra biến cố trong 10 năm\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Nguy cơ trung bình:\u003C\u002Fstrong> 5–10%\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Nguy cơ cao:\u003C\u002Fstrong> Trên 10–20%\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Nguy cơ rất cao:\u003C\u002Fstrong> Trên 20%, hoặc đã có biến cố tim mạch trước đó\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nỞ nhóm nguy cơ cao và rất cao, các biện pháp tích cực như điều trị statin liều cao, thuốc hạ áp, ức chế kết tập tiểu cầu và thay đổi lối sống toàn diện được khuyến cáo mạnh mẽ. Trong khi đó, nhóm nguy cơ thấp có thể chỉ cần theo dõi và điều chỉnh hành vi mà không cần dùng thuốc ngay.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Giá trị tiên đoán và giới hạn của các mô hình\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nMặc dù các mô hình đánh giá nguy cơ tim mạch đóng vai trò quan trọng trong thực hành lâm sàng, chúng vẫn tồn tại những hạn chế đáng kể về độ chính xác khi áp dụng cho từng cá nhân. Các mô hình như Framingham, ASCVD hay SCORE2 chủ yếu được xây dựng dựa trên dữ liệu từ dân số da trắng ở các nước phát triển, dẫn đến sự sai lệch nhất định khi áp dụng cho cộng đồng dân cư khác về chủng tộc, môi trường sống hoặc đặc điểm dịch tễ học.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nGiới hạn cụ thể gồm:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Không phản ánh đầy đủ các yếu tố nguy cơ mới như viêm mạn tính, stress, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22t%C3%ACnh%20tr%E1%BA%A1ng%20kinh%20t%E1%BA%BF%20x%C3%A3%20h%E1%BB%99i%22%7D}}, chất lượng giấc ngủ.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Dựa trên dữ liệu lịch sử, không phản ánh đúng ảnh hưởng của các tiến bộ điều trị gần đây như thuốc PCSK9, SGLT2i hoặc GLP-1 RA.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Có thể đánh giá thấp nguy cơ ở bệnh nhân trẻ tuổi nhưng có nhiều yếu tố nguy cơ tích lũy.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nDo đó, các tổ chức y khoa lớn khuyến cáo không sử dụng {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%C3%B4%20h%C3%ACnh%20nguy%20c%C6%A1%22%7D}} một cách cứng nhắc mà phải kết hợp với đánh giá lâm sàng toàn diện, khám thực thể, cận lâm sàng và đặc điểm cá nhân hóa của từng người bệnh.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng của hình ảnh học trong đánh giá nguy cơ\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nHình ảnh học tim mạch hiện đại là công cụ quan trọng bổ sung cho các mô hình nguy cơ truyền thống, đặc biệt hữu ích khi cần tái {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C3%A2n%20t%E1%BA%A7ng%20nguy%20c%C6%A1%22%7D}} ở nhóm trung gian. Trong thực hành lâm sàng, ba kỹ thuật phổ biến nhất gồm:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Điểm vôi hóa động mạch vành (CAC score):\u003C\u002Fstrong> Được tính qua {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ch%E1%BB%A5p%20c%E1%BA%AFt%20l%E1%BB%9Bp%20vi%20t%C3%ADnh%22%7D}} không cản quang, CAC score ≥100 được xem là nguy cơ cao và thường dẫn đến quyết định điều trị bằng statin.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>CT mạch vành (CTCA):\u003C\u002Fstrong> Phát hiện mảng xơ vữa sớm dù chưa gây hẹp lòng mạch, giúp dự báo chính xác biến cố trong tương lai.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Siêu âm mạch cảnh:\u003C\u002Fstrong> Đo độ dày lớp nội – trung mạc (IMT) và phát hiện mảng vữa không triệu chứng, hỗ trợ phân tầng nguy cơ cho người trẻ có tiền sử gia đình bệnh tim mạch sớm.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nDữ liệu từ các nghiên cứu lớn như MESA cho thấy CAC score là yếu tố dự báo độc lập và mạnh hơn so với nhiều yếu tố nguy cơ truyền thống, đặc biệt ở người trung niên không có triệu chứng. Tích hợp dữ liệu hình ảnh với mô hình nguy cơ truyền thống đang là xu hướng trong {{topic|%7B%22topic%22%3A%22y%20h%E1%BB%8Dc%20c%C3%A1%20nh%C3%A2n%20h%C3%B3a%22%7D}}.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tầm quan trọng của cá nhân hóa trong dự phòng tim mạch\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nMỗi cá nhân có hồ sơ nguy cơ riêng, bao gồm yếu tố di truyền, hành vi, môi trường sống và đặc điểm y sinh học. Việc áp dụng chung một mô hình nguy cơ hoặc chiến lược điều trị cho tất cả bệnh nhân có thể dẫn đến quá điều trị ở người nguy cơ thấp hoặc bỏ sót nguy cơ ở nhóm tiềm ẩn.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nĐể tối ưu hóa dự phòng, cần cá nhân hóa:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Chỉ định điều trị statin dựa trên nguy cơ thực tế, độ tuổi và ưu tiên của bệnh nhân\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Thiết lập mục tiêu huyết áp hoặc LDL-C khác nhau tùy nhóm nguy cơ\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Sử dụng công cụ hình ảnh hoặc xét nghiệm chuyên biệt ở người có nguy cơ trung gian không rõ ràng\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Ưu tiên thay đổi hành vi ở người trẻ và chưa có tổn thương cơ quan đích\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nY học cá nhân hóa không chỉ dừng lại ở phân tầng nguy cơ mà còn bao gồm việc tích hợp gen học, trí tuệ nhân tạo và hồ sơ sinh học (biomarkers) trong tương lai gần.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Hướng dẫn quốc tế và cập nhật mới nhất\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nCác tổ chức chuyên môn lớn như American Heart Association (AHA), American College of Cardiology (ACC), European Society of Cardiology (ESC) liên tục cập nhật {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%C6%B0%E1%BB%9Bng%20d%E1%BA%ABn%20d%E1%BB%B1a%20tr%C3%AAn%20b%E1%BA%B1ng%20ch%E1%BB%A9ng%22%7D}} mới để cải thiện tính chính xác và khả năng áp dụng của mô hình nguy cơ tim mạch.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMột số cập nhật nổi bật:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>ESC 2021 công bố SCORE2 thay thế SCORE cổ điển, phân tầng theo khu vực nguy cơ của quốc gia.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>AHA\u002FACC năm 2019 cập nhật công cụ \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftools.acc.org\u002FASCVD-Risk-Estimator-Plus\u002F\" target=\"_blank\">ASCVD Risk Estimator Plus\u003C\u002Fa>, tích hợp cả nguy cơ trọn đời.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>QRISK3 bổ sung yếu tố chủng tộc, bệnh tâm thần, bệnh tự miễn và các tình trạng đặc biệt (như lupus, viêm khớp dạng thấp).\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nTại Việt Nam, Bộ Y tế khuyến cáo áp dụng mô hình Framingham hoặc SCORE tùy tình huống, đồng thời kêu gọi xây dựng mô hình nội địa dựa trên dữ liệu dân số Việt Nam để nâng cao độ chính xác cho các chương trình dự phòng tim mạch quốc gia.\n\u003C\u002Fp>","Cardiovascular risk assessment","Đánh giá nguy cơ tim mạch là quy trình y khoa dự báo xác suất một cá nhân sẽ gặp biến cố tim mạch xơ vữa gây tử vong hoặc không tử vong (nhồi máu cơ tim, đột quỵ) trong khoảng thời gian xác định (thường là 10 năm) dựa trên tổng hòa các yếu tố nguy cơ hiện hữu.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES",[21,29,36],{"citationText":22,"title":23,"authors":24,"source":25,"year":26,"doi":27,"url":28},"Tabakci (2024). Review of: \"Framingham Heart Study Cardiovascular Disease 10-Year Risk Score Clinical Classification\". Academic Press. doi:10.32388\u002F372r5u","Review of: \"Framingham Heart Study Cardiovascular Disease 10-Year Risk Score Clinical Classification\"","Tabakci","Academic Press",2024,"10.32388\u002F372r5u","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.32388\u002F372r5u",{"citationText":30,"title":31,"authors":32,"source":33,"year":26,"doi":34,"url":35},"Majhi (2024). Revolutionizing Risk Assessment: Coronary Artery Calcium Score in Cardiovascular Disease Management. International Journal of Science and Research (IJSR). doi:10.21275\u002Fsr24523083602","Revolutionizing Risk Assessment: Coronary Artery Calcium Score in Cardiovascular Disease Management","Majhi","International Journal of Science and Research (IJSR)","10.21275\u002Fsr24523083602","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.21275\u002Fsr24523083602",{"citationText":37,"title":38,"authors":39,"source":40,"year":41,"doi":42,"url":43},"Ramsay, Morris, Whincup et al. (2011). Prediction of coronary heart disease risk by Framingham and SCORE risk assessments varies by socioeconomic position: results from a study in British men. European Journal of Cardiovascular Prevention & Rehabilitation. doi:10.1177\u002F1741826710389394","Prediction of coronary heart disease risk by Framingham and SCORE risk assessments varies by socioeconomic position: results from a study in British men","Ramsay, Morris, Whincup et al.","European Journal of Cardiovascular Prevention & Rehabilitation",2011,"10.1177\u002F1741826710389394","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1177\u002F1741826710389394",[45,48,51],{"question":46,"answer":47},"Các thang điểm tính toán nguy cơ tim mạch 10 năm phổ biến nhất hiện nay là gì?","Các thang điểm lâm sàng chuẩn mực bao gồm thang điểm SCORE2 của Hội Tim mạch Châu Âu (ESC), thang điểm Framingham Risk Score và phương trình gộp ASCVD Risk Estimator của Trường môn Tim mạch Hoa Kỳ (ACC\u002FAHA).",{"question":49,"answer":50},"Những thông số lâm sàng và cận lâm sàng cơ bản nào cấu thành thang điểm nguy cơ tim mạch?","Các biến số then chốt gồm: tuổi, giới tính, tình trạng hút thuốc lá, chỉ số huyết áp tâm thu, nồng độ cholesterol toàn phần, HDL-cholesterol và tiền sử bệnh đái tháo đường.",{"question":52,"answer":53},"Chỉ số vôi hóa động mạch vành (Coronary Artery Calcium - CAC) đóng vai trò gì trong tái phân tầng nguy cơ?","Điểm vôi hóa CAC chụp qua CT scan không cản quang giúp cá thể hóa phân tầng nguy cơ ở nhóm nguy cơ trung bình, định hướng quyết định khởi động điều trị statin phòng ngừa nguyên phát sớm.",{"id":55,"researcherId":10,"name":56,"imageUrl":57},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":59,"researcherId":10,"name":60,"imageUrl":61},2889,"Lê Xuân Niên","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLuyWIkhyP2W5E59cKwN7ciI2nbjMGUpXO9rVQquC826ujzkqhU=s96-c",[63,64,65,66,67,68,69,70,71,72],"nguy cơ tim mạch","biến cố tim mạch chính","yếu tố nguy cơ tim mạch","nghiên cứu dịch tễ học","tình trạng kinh tế xã hội","mô hình nguy cơ","phân tầng nguy cơ","chụp cắt lớp vi tính","y học cá nhân hóa","hướng dẫn dựa trên bằng chứng",10,true,"PUBLISHED","2025-09-19T02:00:42.709+00:00","2026-09-14T01:08:15.283+00:00","2025-09-22T18:03:06.740+00:00","2026-09-14T01:08:14.967+00:00",145,[82,85,88,91,94,97,107,110,120,123],{"id":83,"title":84,"term":83,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"thang panss","Thang PANSS là gì? Các nghiên cứu khoa học về Thang PANSS",{"id":86,"title":87,"term":86,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"yếu tố ảnh hưởng","Yếu tố ảnh hưởng là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":89,"title":90,"term":89,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"factors affecting","Factors affecting là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":92,"title":93,"term":92,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"carotenoid","Carotenoid là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":95,"title":96,"term":95,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"eortc qlq c30","EORTC QLQ-C30 là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":98,"title":99,"term":98,"englishTitle":100,"definition":101,"discipline":102,"disciplineCode":103,"disciplineLabel":104,"disciplineColor":105,"disciplineIcon":106},"trích xuất đặc trưng","Trích xuất đặc trưng là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học","feature extraction","Trích xuất đặc trưng là quá trình biến đổi dữ liệu thô đầu vào thành một tập hợp các thuộc tính số lượng đại diện cô đọng và có tính phân biệt cao phục vụ cho các thuật toán học máy và nhận dạng mẫu.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":108,"title":109,"term":108,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"hành vi bạo lực","Hành vi bạo lực là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":111,"title":112,"term":111,"englishTitle":113,"definition":114,"discipline":115,"disciplineCode":116,"disciplineLabel":117,"disciplineColor":118,"disciplineIcon":119},"yếu tố nhân khẩu học","Yếu tố nhân khẩu học là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học","demographic factors","Yếu tố nhân khẩu học là tập hợp các đặc tính và biến số định lượng mô tả cấu trúc, quy mô, sự phân bố và động thái biến đổi của một quần thể dân cư, bao gồm các đặc điểm sinh học và kinh tế - xã hội như độ tuổi, giới tính, học vấn, thu nhập và nơi cư trú.","SOCIAL_SCIENCES","social-sciences","Khoa học xã hội","#E08600","users",{"id":121,"title":122,"term":121,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"thể lực chung","Thể lực chung là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":124,"title":125,"term":124,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"bioinformatics","Bioinformatics là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan"]