[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_can%20thi%E1%BB%87p%20k%E1%BB%B9%20thu%E1%BA%ADt%20s%E1%BB%91{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_can%20thi%E1%BB%87p%20k%E1%BB%B9%20thu%E1%BA%ADt%20s%E1%BB%91":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":18,"definition":21,"discipline":22,"references":23,"faqs":48,"createUser":58,"publishUser":62,"keywords":66,"keywordCount":10,"enrichTopicLink":67,"status":68,"createTime":69,"updateTime":70,"publishTime":71,"linkEnrichedTime":10,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":72,"wikidataId":10,"relateTopics":73},"can thiệp kỹ thuật số","Can thiệp kỹ thuật số là gì? Nghiên cứu khoa học liên quan","Can thiệp kỹ thuật số là việc ứng dụng công nghệ thông tin, ứng dụng di động và trí tuệ nhân tạo để thay đổi hành vi, nâng cao sức khỏe hoặc hỗ trợ gi","\u003Ch2>Giới thiệu chung về can thiệp kỹ thuật số\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Can thiệp kỹ thuật số\u003C\u002Fstrong> (digital intervention) là can thiệp kỹ thuật số là việc ứng dụng công nghệ thông tin, ứng dụng di động và trí tuệ nhân tạo để thay đổi hành vi, nâng cao sức khỏe hoặc hỗ trợ giáo dục.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Khác với các phương pháp can thiệp truyền thống—ví dụ như tư vấn trực tiếp, liệu pháp nhóm hay giáo dục tập trung tại cơ sở—can thiệp kỹ thuật số tận dụng ưu thế về khả năng tiếp cận 24\u002F7, cá nhân hóa theo thời gian thực và thu thập dữ liệu lớn. Yếu tố tự động hóa giúp giảm thiểu sai sót và tăng tính nhất quán trong việc thực hiện các chương trình can thiệp.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong kỷ nguyên số, khi hầu hết người dân sở hữu ít nhất một thiết bị kết nối Internet, can thiệp kỹ thuật số trở thành yếu tố then chốt trong chiến lược y tế cộng đồng và giáo dục. Tiềm năng mở rộng quy mô, giảm chi phí vận hành và nâng cao hiệu quả tương tác với người dùng khiến nó trở thành xu hướng không thể bỏ qua.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Lịch sử và quá trình phát triển\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Giai đoạn đầu tiên của can thiệp kỹ thuật số bắt đầu với việc triển khai hệ thống hồ sơ y tế điện tử (EMR) vào thập niên 1990. EMR cho phép lưu trữ, xử lý và truy xuất dữ liệu bệnh nhân một cách có cấu trúc, góp phần cách mạng hóa quản lý thông tin y tế.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Sang những năm 2000, sự bùng nổ của điện thoại di động và ứng dụng di động (mHealth) mở ra cơ hội mới. Người dùng có thể theo dõi lượng đường huyết, huyết áp, hoặc hoạt động thể chất ngay trên điện thoại. Điều này đánh dấu bước chuyển từ quản lý dữ liệu tập trung sang can thiệp cá nhân hóa theo hành vi hàng ngày.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong thập kỷ gần đây, cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0 với AI, học máy và Internet vạn vật (IoT) đã nâng tầm khả năng phân tích và tự động hóa. Đặc biệt, các nền tảng sử dụng thuật toán học sâu để tối ưu hóa khuyến nghị can thiệp cho từng cá nhân dựa trên hồ sơ hành vi và sinh lý.\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Năm\u003C\u002Fth>\u003Cth>Mốc phát triển\u003C\u002Fth>\u003Cth>Đặc điểm nổi bật\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>1990s\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>EMR ra đời\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Chuẩn hóa dữ liệu y tế\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>2000s\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>mHealth bùng nổ\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Ứng dụng di động theo dõi sức khỏe\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>2010s\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Telehealth và chatbot\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Tư vấn từ xa, phản hồi tự động\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>2020s\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>AI & IoT tích hợp\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Cá nhân hóa sâu, dự báo hành vi\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Phân loại các hình thức can thiệp kỹ thuật số\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Can thiệp kỹ thuật số có thể được chia thành nhiều hình thức dựa trên nền tảng và công nghệ sử dụng. Mỗi loại đáp ứng nhu cầu và bối cảnh khác nhau, từ hỗ trợ theo dõi sức khỏe cơ bản đến đào tạo chuyên sâu.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Ứng dụng di động (mHealth)\u003C\u002Fstrong>: Theo dõi hoạt động thể chất, giấc ngủ, dinh dưỡng; gợi ý thói quen lành mạnh.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Telehealth\u003C\u002Fstrong>: Khám và tư vấn từ xa qua video, thoại; phù hợp với vùng sâu vùng xa, hạn chế di chuyển.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Nền tảng web và chatbot\u003C\u002Fstrong>: Tư vấn tâm lý tự động, nhắc nhở uống thuốc, giáo dục sức khỏe tương tác.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Thực tế ảo (VR) và tăng cường (AR)\u003C\u002Fstrong>: Mô phỏng điều trị tâm lý, cải thiện khả năng vận động trong phục hồi chức năng.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Trò chơi hóa (gamification)\u003C\u002Fstrong>: Sử dụng các yếu tố trò chơi—huy hiệu, điểm số, bảng xếp hạng—kích thích động lực thay đổi hành vi.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Các hình thức này thường được phối hợp linh hoạt để tạo ra trải nghiệm can thiệp toàn diện, kết hợp nhiều giác quan và kênh tương tác nhằm tối đa hóa hiệu quả.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Cơ chế hoạt động và mô hình lý thuyết\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Vòng lặp cơ bản của can thiệp kỹ thuật số gồm ba bước chính: thu thập dữ liệu, phân tích và phản hồi. Dữ liệu cảm biến hoặc nhập tay được tổng hợp, sau đó thuật toán xử lý để đưa ra gợi ý hoặc cảnh báo kịp thời.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ví dụ, mô hình suy giảm động lực theo thời gian có thể được biểu diễn bằng công thức:\u003C\u002Fp>\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">E(t) = E_{0}\\,e^{-k t}\u003C\u002Fscript>\n\u003Cp>trong đó \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">E_{0}\u003C\u002Fscript> là động lực ban đầu, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">k\u003C\u002Fscript> là hệ số suy giảm và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">t\u003C\u002Fscript> là thời gian. Công thức này hỗ trợ các nền tảng điều chỉnh tần suất tương tác nhằm duy trì động lực cho người dùng.\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\u003Cth>Thành phần\u003C\u002Fth>\u003Cth>Chức năng\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>Dữ liệu đầu vào\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Thông tin cá nhân, cảm biến, nhật ký hoạt động\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>Thuật toán\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Học máy, học sâu, phân tích thống kê\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>Phản hồi\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Thông báo, khuyến nghị, điều chỉnh kế hoạch\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\u003Cp>Việc áp dụng mô hình lý thuyết như Học thuyết Đổi mới Hành vi (Behavior Change Theory) và Mô hình Thuyết Lý Lý Nhận thức (Health Belief Model) giúp phát triển chiến lược nhắc nhở và can thiệp cá nhân hóa, dựa trên các yếu tố động lực, khả năng tự quản và môi trường xã hội.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Ứng dụng trong lĩnh vực y tế\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Can thiệp kỹ thuật số ngày càng trở thành công cụ đắc lực trong chăm sóc sức khỏe cá nhân và quản lý bệnh lý. Các nền tảng di động và telehealth cho phép bệnh nhân ghi nhận dữ liệu sinh trắc, như nhịp tim, huyết áp, đường huyết, sau đó truyền thẳng đến chuyên gia y tế để đánh giá và điều chỉnh phác đồ.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ví dụ, ứng dụng giám sát huyết áp liên tục giúp bệnh nhân cao huyết áp tự điều chỉnh lối sống và tuân thủ dùng thuốc. Các hệ thống này thường kết hợp nhắc nhở định kỳ, phân tích xu hướng và cảnh báo sớm khi chỉ số vượt ngưỡng an toàn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Quản lý bệnh mạn tính:\u003C\u002Fstrong> Giảm tái nhập viện, tăng tuân thủ điều trị.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Chăm sóc cấp cứu:\u003C\u002Fstrong> Chia sẻ dữ liệu thời gian thực cho đội cấp cứu.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Hỗ trợ phục hồi chức năng:\u003C\u002Fstrong> Mô phỏng bài tập qua AR\u002FVR giúp tăng động lực và độ chính xác.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Không chỉ dừng ở giám sát, một số nền tảng còn tích hợp AI để chẩn đoán hỗ trợ, dự đoán nguy cơ biến chứng và cá nhân hóa phác đồ. Công nghệ này đã được chứng minh giảm 20–30% biến cố cấp tính ở bệnh nhân tim mạch và đái tháo đường.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng trong giáo dục và đào tạo\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong giáo dục y khoa và sức khỏe cộng đồng, can thiệp kỹ thuật số hỗ trợ học tập linh hoạt, tương tác cao và phản hồi tức thì. Hệ thống quản lý học tập (LMS) tích hợp bài giảng video, quiz, diễn đàn thảo luận, giúp học viên tự chủ tiến độ và giảng viên theo dõi tiến trình.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Đối với đào tạo chuyên môn y khoa, mô phỏng VR\u002FAR mô phỏng phẫu thuật hoặc quy trình chăm sóc bệnh nhân trong môi trường ảo, giảm thiểu rủi ro thực hành trên người thật. Các kịch bản phản hồi theo thời gian thực, giúp sinh viên nâng cao kỹ năng quyết định và thao tác.\u003C\u002Fp>\n\u003Col>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>E-learning:\u003C\u002Fstrong> Nội dung đa phương tiện, đánh giá tự động, phân tích điểm mạnh\u002Fyếu.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Gamification:\u003C\u002Fstrong> Huy hiệu, điểm tích lũy, thử thách nhóm tạo động lực thi đua học tập.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Simulations:\u003C\u002Fstrong> Mô phỏng thực hành lâm sàng, phẫu thuật, xử lý tình huống khẩn cấp.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\u003Cp>Các nghiên cứu cho thấy sinh viên sử dụng công cụ VR\u002FAR trong đào tạo y khoa đạt hiệu quả ghi nhớ và kỹ năng thực hành cao hơn 25% so với phương pháp truyền thống.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Các công cụ và nền tảng hỗ trợ\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Để triển khai can thiệp kỹ thuật số, nhiều công cụ mã nguồn mở và thương mại được sử dụng nhằm phát triển, phân phối và theo dõi hiệu quả.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Khung phát triển AI:\u003C\u002Fstrong> TensorFlow, PyTorch, Keras hỗ trợ tạo mô hình học máy cho khuyến nghị cá nhân.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Nền tảng di động:\u003C\u002Fstrong> React Native, Flutter cho phép phát triển đa nền tảng iOS và Android với chi phí tối ưu.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Dịch vụ đám mây:\u003C\u002Fstrong> AWS, Google Cloud, Azure cung cấp khả năng lưu trữ, phân tích dữ liệu lớn và tính toán theo yêu cầu.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\u003Cth>Công cụ\u003C\u002Fth>\u003Cth>Chức năng chính\u003C\u002Fth>\u003Cth>Lợi thế\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>Firebase\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Xác thực, cơ sở dữ liệu thời gian thực, thông báo đẩy\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Dễ tích hợp, ngân sách linh hoạt\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>Google Analytics\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Phân tích hành vi người dùng, báo cáo tương tác\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Miễn phí cơ bản, dashboard trực quan\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>Docker\u002FKubernetes\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Triển khai và quản lý container\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Đảm bảo tính nhất quán môi trường, dễ scale\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\u003Cp>Sự kết hợp giữa frontend linh hoạt, backend mạnh mẽ và hệ sinh thái đám mây giúp đưa sản phẩm từ giai đoạn nguyên mẫu đến vận hành quy mô nhanh chóng và ổn định.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Thách thức và hạn chế\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Dù tiềm năng lớn, can thiệp kỹ thuật số vẫn đối mặt nhiều thách thức về bảo mật, quyền riêng tư và tuân thủ quy định. Dữ liệu sức khỏe được coi là nhạy cảm, yêu cầu mã hóa đầu cuối, chứng thực người dùng và kiểm soát truy cập chặt chẽ.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Quy định pháp lý:\u003C\u002Fstrong> HIPAA ở Mỹ, GDPR tại châu Âu buộc nhà phát triển tuân thủ tiêu chuẩn bảo vệ dữ liệu nghiêm ngặt.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Tích hợp hệ thống:\u003C\u002Fstrong> Khó đồng bộ dữ liệu từ nhiều nguồn EMR, cảm biến và nền tảng khác nhau.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Độ tin cậy thuật toán:\u003C\u002Fstrong> Nguy cơ thiên lệch dữ liệu huấn luyện dẫn đến khuyến nghị không chính xác.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Thêm vào đó, rào cản kỹ thuật và chi phí đầu tư ban đầu cao khiến nhiều cơ sở y tế và giáo dục hạn chế áp dụng. Việc đảm bảo truy cập công bằng, nhất là ở vùng nông thôn và người lớn tuổi, cũng là vấn đề cần giải quyết.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phương pháp đánh giá hiệu quả\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Đánh giá hiệu quả can thiệp kỹ thuật số thường kết hợp cả phương pháp định lượng và định tính. Thiết kế thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên (Randomized Controlled Trials – RCT) là tiêu chuẩn vàng, so sánh nhóm can thiệp và nhóm đối chứng.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các chỉ số đầu ra bao gồm thay đổi hành vi (số bước chân\u002Fngày, tỷ lệ tuân thủ thuốc), kết quả sức khỏe (HbA1c đối với bệnh nhân đái tháo đường, huyết áp trung bình) và mức độ hài lòng của người dùng.\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\u003Cth>Tiêu chí\u003C\u002Fth>\u003Cth>Định lượng\u003C\u002Fth>\u003Cth>Định tính\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>Hiệu quả lâm sàng\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Giảm tần suất biến cố, cải thiện chỉ số sinh học\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Phỏng vấn sâu, phản hồi người dùng\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>Tính khả thi\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Tỷ lệ giữ chân, thời gian sử dụng ứng dụng\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Khảo sát trải nghiệm, khó khăn gặp phải\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>Chi phí – lợi ích\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Phân tích ROI, tiết kiệm chi phí y tế\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Đánh giá tổ chức, quy mô triển khai\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\u003Cp>Kết quả RCT kết hợp phân tích chi phí-loi ích giúp nhà hoạch định đưa ra quyết định đầu tư và mở rộng quy mô.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Xu hướng tương lai và khuyến nghị\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Tương lai của can thiệp kỹ thuật số hướng đến cá nhân hóa sâu sắc thông qua dữ liệu đa nguồn: di truyền, hành vi, môi trường và xã hội. AI tiên tiến và học sâu sẽ dự báo rủi ro sớm hơn, từ đó can thiệp kịp thời và hiệu quả hơn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Sự hợp tác chặt chẽ giữa các bên liên quan—chính phủ, cơ sở y tế, công ty công nghệ và tổ chức nghiên cứu—là điều kiện cần để phát triển chính sách, tiêu chuẩn kỹ thuật và chia sẻ dữ liệu an toàn. Khuyến nghị tập trung vào:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Xây dựng khung pháp lý linh hoạt, thúc đẩy đổi mới nhưng vẫn đảm bảo quyền riêng tư.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Phát triển nền tảng mở, hỗ trợ tích hợp đa dạng thiết bị và nguồn dữ liệu.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Tăng cường đào tạo kỹ năng số cho cán bộ y tế và người dùng cuối.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Đồng thời, cần chú trọng tiếp cận công bằng, đảm bảo mọi nhóm dân cư, kể cả vùng sâu vùng xa và người già, đều được thụ hưởng lợi ích từ công nghệ.\u003C\u002Fp>","digital intervention",[19,20],"can thiệp số","giải pháp số hóa","Can thiệp kỹ thuật số là việc ứng dụng công nghệ thông tin, ứng dụng di động và trí tuệ nhân tạo để thay đổi hành vi, nâng cao sức khỏe hoặc hỗ trợ giáo dục.","SOCIAL_SCIENCES",[24,32,40],{"citationText":25,"title":26,"authors":27,"source":28,"year":29,"doi":30,"url":31},"Dunn, et al. (2018). Behavior change techniques in mobile applications for sedentary behavior. DIGITAL HEALTH.","Behavior change techniques in mobile applications for sedentary behavior","Dunn Emily E, Gainforth Heather L, Robertson-Wilson Jennifer E","DIGITAL HEALTH",2018,"10.1177\u002F2055207618785798","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1177\u002F2055207618785798",{"citationText":33,"title":34,"authors":35,"source":36,"year":37,"doi":38,"url":39},"Seiwert, et al. (2021). Improving Adolescent Self-Rated Health Using a Multiple Health Behavior Change eHealth Intervention. American Journal of Health Education.","Improving Adolescent Self-Rated Health Using a Multiple Health Behavior Change eHealth Intervention","Seiwert Katherine A., Butler Lauren, Maynard Dan","American Journal of Health Education",2021,"10.1080\u002F19325037.2021.2001773","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1080\u002F19325037.2021.2001773",{"citationText":41,"title":42,"authors":43,"source":44,"year":45,"doi":46,"url":47},"Cenamor, et al. (2022). Use of health self-management platform features: The case of a specialist ehealth app. Technological Forecasting and Social Change.","Use of health self-management platform features: The case of a specialist ehealth app","Cenamor Javier","Technological Forecasting and Social Change",2022,"10.1016\u002Fj.techfore.2022.122066","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1016\u002Fj.techfore.2022.122066",[49,52,55],{"question":50,"answer":51},"Bản chất khoa học và nguyên lý cơ bản của can thiệp kỹ thuật số (digital intervention) là gì?","Can thiệp kỹ thuật số là việc ứng dụng công nghệ thông tin, ứng dụng di động và trí tuệ nhân tạo để thay đổi hành vi, nâng cao sức khỏe hoặc hỗ trợ giáo dục. Khái niệm này cung cấp cơ sở lý luận quan trọng để mô tả, phân tích và giải thích các hiện tượng thực nghiệm.",{"question":53,"answer":54},"Can thiệp kỹ thuật số được ứng dụng thực tiễn trong những lĩnh vực nào?","Can thiệp kỹ thuật số được ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu thực nghiệm, chẩn đoán, tối ưu hóa quy trình kỹ thuật và đánh giá tác động thực tế.",{"question":56,"answer":57},"Những yếu tố chính ảnh hưởng đến hiệu quả và sự phát triển của can thiệp kỹ thuật số là gì?","Bao gồm điều kiện môi trường, phương pháp đo lường phân tích, độ chính xác của công cụ thực nghiệm và sự kết hợp dữ liệu đa nguồn.",{"id":59,"researcherId":10,"name":60,"imageUrl":61},2681,"Cuong Ta","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocKFuWh0ZD601Hp0_V_2xAK3kIOs20Kyv3V5ZLBo6fwfjyymJYzE=s96-c",{"id":63,"researcherId":10,"name":64,"imageUrl":65},2633,"Hoài Đặng","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLVXVafUxrnnC_H60UeQdpLE3UgeKGCSesypz_6Vi59B-n9C41A=s96-c",[13],false,"PUBLISHED","2025-05-26T09:39:57.740+00:00","2026-08-24T07:31:18.244+00:00","2025-07-08T09:37:26.818+00:00",264,[74,85,94,100,104,109,114,118,123,128],{"id":75,"title":76,"term":77,"englishTitle":78,"definition":79,"discipline":80,"disciplineCode":81,"disciplineLabel":82,"disciplineColor":83,"disciplineIcon":84},"liệu pháp điều trị","Liệu pháp điều trị là gì? Các công bố khoa học về Liệu pháp điều trị","Liệu pháp điều trị","therapeutic therapy","Liệu pháp điều trị là hệ thống các can thiệp y học, dược lý, phẫu thuật hoặc hành vi được áp dụng có phương pháp nhằm chữa lành, kiểm soát diễn tiến bệnh tật hoặc giảm thiểu các triệu chứng và tổn thương cho người bệnh.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES","medical-health-sciences","Khoa học y - dược","#D6336C","stethoscope",{"id":86,"title":87,"term":86,"englishTitle":88,"definition":89,"discipline":22,"disciplineCode":90,"disciplineLabel":91,"disciplineColor":92,"disciplineIcon":93},"chuẩn chủ quan","Chuẩn chủ quan là gì? Cấu trúc và ứng dụng","subjective norm","Chuẩn chủ quan (subjective norm) là nhận thức của một cá nhân về áp lực và kỳ vọng xã hội từ những người hoặc nhóm tham chiếu quan trọng đối với việc họ nên hay không nên thực hiện một hành vi cụ thể.","social-sciences","Khoa học xã hội","#E08600","users",{"id":95,"title":96,"term":97,"englishTitle":98,"definition":99,"discipline":22,"disciplineCode":90,"disciplineLabel":91,"disciplineColor":92,"disciplineIcon":93},"tương tác xã hội","Tương tác xã hội là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Tương tác xã hội","social interaction","Tương tác xã hội (social interaction) là quá trình giao tiếp, hành động và phản ứng tương hỗ qua lại có ý nghĩa biểu trưng giữa hai hay nhiều cá nhân hoặc nhóm người trong một bối cảnh xã hội xác định.",{"id":101,"title":102,"term":101,"englishTitle":101,"definition":103,"discipline":22,"disciplineCode":90,"disciplineLabel":91,"disciplineColor":92,"disciplineIcon":93},"context","Context là gì? Các công bố khoa học về Context","Context (ngữ cảnh\u002Fbối cảnh) là tập hợp toàn bộ các điều kiện, hoàn cảnh, dữ kiện xung quanh và trạng thái môi trường có liên quan trực tiếp đến việc định hình ý nghĩa, nhận thức và hành vi của một đối tượng hoặc hệ thống.",{"id":105,"title":106,"term":105,"englishTitle":107,"definition":108,"discipline":22,"disciplineCode":90,"disciplineLabel":91,"disciplineColor":92,"disciplineIcon":93},"thành tích học tập","Thành tích học tập là gì? Yếu tố tâm lý Richardson, Hattie và SES Sirin","academic achievement","Thành tích học tập là mức độ nắm vững tri thức, kỹ năng tư duy và phẩm chất của người học được định lượng qua điểm số và đánh giá chuẩn hóa, chịu sự chi phối của tự nhận thức học thuật Richardson, chiến lược sư phạm Hattie và điều kiện kinh tế xã hội Sirin.",{"id":110,"title":111,"term":110,"englishTitle":112,"definition":113,"discipline":22,"disciplineCode":90,"disciplineLabel":91,"disciplineColor":92,"disciplineIcon":93},"hài hước","Hài hước là gì? Cơ sở tâm lý học, thần kinh và ứng dụng","humor","Hài hước là hiện tượng tâm lý - nhận thức và hành vi xã hội đặc trưng bởi khả năng tạo ra, cảm nhận và biểu đạt các kích thích mang tính bất đối xứng, phi lý hoặc bất ngờ nhằm khơi gợi tiếng cười, niềm vui và sự gắn kết liên cá nhân.",{"id":115,"title":116,"term":115,"englishTitle":115,"definition":117,"discipline":22,"disciplineCode":90,"disciplineLabel":91,"disciplineColor":92,"disciplineIcon":93},"pedagogy","Pedagogy là gì? Các nghiên cứu khoa học về Pedagogy","Pedagogy là khoa học và nghệ thuật giáo dục nghiên cứu về lý thuyết, phương pháp giảng dạy và quá trình tương tác sư phạm nhằm tối ưu hóa việc học.",{"id":119,"title":120,"term":119,"englishTitle":121,"definition":122,"discipline":22,"disciplineCode":90,"disciplineLabel":91,"disciplineColor":92,"disciplineIcon":93},"cô lập xã hội","Cô lập xã hội là gì? Tác động sức khỏe và biện pháp can thiệp","social isolation","Cô lập xã hội là tình trạng khách quan khi một cá nhân thiếu hụt các mối quan hệ và tiếp xúc xã hội thường xuyên, gây ra các nguy cơ bệnh lý tim mạch, tâm thần và tử vong sớm.",{"id":124,"title":125,"term":124,"englishTitle":126,"definition":127,"discipline":22,"disciplineCode":90,"disciplineLabel":91,"disciplineColor":92,"disciplineIcon":93},"nghiên cứu theo chiều dọc","Nghiên cứu theo chiều dọc là gì? Các phân tích khoa học","Longitudinal Study","Nghiên cứu theo chiều dọc là một thiết kế nghiên cứu quan sát trong đó dữ liệu được thu thập lặp lại từ cùng một nhóm đối tượng qua nhiều mốc thời gian liên tiếp nhằm theo dõi sự biến đổi và thiết lập mối quan hệ nhân quả theo tiến trình tự nhiên.",{"id":129,"title":130,"term":129,"englishTitle":131,"definition":132,"discipline":22,"disciplineCode":90,"disciplineLabel":91,"disciplineColor":92,"disciplineIcon":93},"nghiên cứu so sánh","Nghiên cứu so sánh: Khái niệm, phương pháp và ứng dụng","Comparative research","Nghiên cứu so sánh là phương pháp khoa học dùng để phân tích, đối chiếu sự tương đồng và khác biệt giữa hai hoặc nhiều đơn vị nghiên cứu nhằm làm rõ cơ chế, quy luật và các nhân tố tác động."]