[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_d%C6%B0%E1%BB%A3c%20%C4%91%E1%BB%99ng%20h%E1%BB%8Dc%20qu%E1%BA%A7n%20th%E1%BB%83{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_dược động học quần thể":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":10,"synonyms":10,"definition":10,"discipline":10,"references":10,"faqs":10,"createUser":17,"publishUser":21,"keywords":25,"keywordCount":18,"enrichTopicLink":26,"status":27,"createTime":28,"updateTime":29,"publishTime":30,"linkEnrichedTime":10,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":31,"relateTopics":32},"dược động học quần thể","Dược động học quần thể là gì? Nghiên cứu khoa học liên quan","Dược động học quần thể là lĩnh vực nghiên cứu sự khác biệt trong hấp thu, phân bố, chuyển hóa và thải trừ thuốc giữa các cá thể trong quần thể bệnh nhân. Khái niệm này kết hợp mô hình dược động học với thống kê để mô tả tham số trung bình và biến thiên, hỗ trợ cá thể hóa liều và tối ưu điều trị. ","\u003Cdiv>\u003Ch2>Khái niệm dược động học quần thể là gì?\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Dược động học quần thể (Population Pharmacokinetics, PopPK) là lĩnh vực nghiên cứu mô tả và phân tích cách thuốc được hấp thu, phân bố, chuyển hóa và thải trừ trong một quần thể bệnh nhân, đồng thời định lượng mức độ biến thiên của các quá trình này giữa các cá thể. Khác với dược động học cổ điển tập trung vào đường cong nồng độ–thời gian của từng cá nhân, PopPK hướng đến việc xác định các tham số điển hình của quần thể và cấu trúc biến thiên bao quanh các tham số đó.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trọng tâm của PopPK là xem sự khác biệt cá thể như một đặc tính có thể đo lường và mô hình hóa, thay vì là “nhiễu” cần loại bỏ. Cách tiếp cận này cho phép khai thác dữ liệu thu thập trong bối cảnh lâm sàng thực, nơi số mẫu trên mỗi bệnh nhân thường ít và thời điểm lấy mẫu không đồng nhất.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Về mặt khoa học, PopPK cung cấp khung khái niệm để trả lời các câu hỏi như: liều trung bình nào phù hợp cho một nhóm bệnh nhân cụ thể, mức độ khác biệt giữa các bệnh nhân là bao nhiêu, và yếu tố nào giải thích được sự khác biệt đó. Những câu hỏi này có ý nghĩa trực tiếp đối với an toàn và hiệu quả điều trị.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Đối tượng và phạm vi nghiên cứu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Đối tượng nghiên cứu của dược động học quần thể là các nhóm bệnh nhân đa dạng về đặc điểm nhân khẩu học và sinh lý, bao gồm trẻ em, người cao tuổi, bệnh nhân suy gan, suy thận hoặc mắc nhiều bệnh nền. Đây là những nhóm thường khó nghiên cứu bằng các thử nghiệm dược động học truyền thống do hạn chế về đạo đức và thực tiễn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Phạm vi nghiên cứu của PopPK trải dài từ giai đoạn phát triển thuốc tiền lâm sàng muộn và lâm sàng sớm cho đến giai đoạn hậu lưu hành. Trong mỗi giai đoạn, mục tiêu nghiên cứu có thể khác nhau, nhưng đều xoay quanh việc hiểu và dự đoán hành vi dược động học của thuốc trong quần thể mục tiêu.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các bối cảnh ứng dụng phổ biến của PopPK bao gồm:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Phân tích dữ liệu thử nghiệm lâm sàng pha II–III.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Đánh giá ảnh hưởng của đặc điểm bệnh nhân đến phơi nhiễm thuốc.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Hỗ trợ xây dựng khuyến cáo liều cho các nhóm đặc biệt.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Nhờ phạm vi rộng này, PopPK trở thành công cụ chuẩn trong hồ sơ khoa học của nhiều thuốc mới.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Cơ sở lý thuyết của dược động học quần thể\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Cơ sở lý thuyết của dược động học quần thể dựa trên sự kết hợp giữa mô hình dược động học cấu trúc và mô hình thống kê. Mô hình cấu trúc mô tả động học của thuốc trong cơ thể (ví dụ mô hình một ngăn hoặc nhiều ngăn), trong khi mô hình thống kê mô tả sự biến thiên của các tham số giữa các cá thể và sai số quan sát.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Mỗi tham số dược động học trong PopPK được giả định có một giá trị điển hình của quần thể và một thành phần sai lệch cá thể. Cách tiếp cận này cho phép tách biệt rõ ràng hai nguồn biến thiên chính: biến thiên giữa các cá thể và biến thiên còn lại liên quan đến đo lường hoặc mô hình.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Về khái niệm, cấu trúc biến thiên trong PopPK thường được trình bày như sau:\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Thành phần\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Mô tả\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Ý nghĩa\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Giá trị quần thể\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Tham số điển hình\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Đại diện cho bệnh nhân “trung bình”\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Biến thiên cá thể\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Sai lệch ngẫu nhiên\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Phản ánh khác biệt sinh học\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Sai số còn lại\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Sai số đo\u002Fmô hình\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Phản ánh hạn chế dữ liệu\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\u003Cp>Cách tiếp cận này giúp mô hình PopPK vừa có ý nghĩa sinh học vừa có độ tin cậy thống kê.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Mô hình hóa trong dược động học quần thể\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Mô hình hóa PopPK thường sử dụng các mô hình ngăn kết hợp với các hàm xác suất để mô tả phân bố tham số trong quần thể. Các tham số như độ thanh thải (CL) hoặc thể tích phân bố (V) được xem là biến ngẫu nhiên có phân bố log-normal trong quần thể.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Một biểu thức tổng quát thường dùng để mô tả tham số cá thể là:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\n  \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\theta_i = \\theta_{pop} \\cdot e^{\\eta_i}\u003C\u002Fscript>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong đó \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\theta_{pop}\u003C\u002Fscript> là giá trị điển hình của quần thể và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\eta_i\u003C\u002Fscript> là biến ngẫu nhiên biểu diễn sai lệch cá thể. Biểu thức này đảm bảo tham số luôn dương và phù hợp với đặc điểm sinh học.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong thực hành, mô hình PopPK được xây dựng theo quy trình lặp gồm lựa chọn mô hình cấu trúc, ước lượng tham số, đánh giá độ phù hợp và kiểm định dự đoán. Quy trình này giúp đảm bảo mô hình không chỉ phù hợp với dữ liệu hiện có mà còn có khả năng dự đoán trong các bối cảnh lâm sàng khác.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Vai trò của các biến đồng biến (covariates)\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong dược động học quần thể, các biến đồng biến (covariates) đóng vai trò thiết yếu nhằm giải thích một phần sự biến thiên giữa các cá thể. Các biến này thường là các đặc điểm sinh học, bệnh lý hoặc dược lý có thể đo lường được và được giả định có ảnh hưởng định lượng đến các tham số dược động học.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các biến đồng biến phổ biến bao gồm: cân nặng, tuổi, giới tính, chức năng gan – thận, chỉ số sinh hóa, trạng thái bệnh, kiểu gen, và các thuốc dùng đồng thời. Mô hình hóa mối quan hệ giữa covariates và các tham số giúp cải thiện độ chính xác dự đoán nồng độ thuốc và hỗ trợ tối ưu hóa liều cho từng nhóm bệnh nhân cụ thể.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ví dụ, ảnh hưởng của cân nặng đến độ thanh thải (CL) thường được mô hình hóa bằng cách sử dụng hàm bậc lũy thừa theo kiểu allometric:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\n  \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">CL_i = CL_{std} \\cdot \\left(\\frac{WT_i}{70}\\right)^{0.75}\u003C\u002Fscript>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong đó \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">WT_i\u003C\u002Fscript> là cân nặng của cá thể i, và 70 là giá trị tham chiếu cho người lớn trung bình. Công thức này phản ánh thực nghiệm rằng khả năng chuyển hóa không tăng tỷ lệ thuận với trọng lượng cơ thể.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Thu thập và xử lý dữ liệu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Một đặc điểm quan trọng của PopPK là khả năng xử lý dữ liệu không đồng nhất và thu thập không chuẩn hóa, điều thường gặp trong thực hành lâm sàng. Dữ liệu trong PopPK có thể là dữ liệu thưa (sparse sampling), được lấy tại các thời điểm không cố định và số mẫu rất ít trên mỗi bệnh nhân.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Việc sử dụng dữ liệu thưa đặt ra thách thức về độ tin cậy, nhưng cũng mở ra cơ hội để phân tích dữ liệu từ các nhóm bệnh nhân khó tiếp cận. Để đảm bảo tính đúng đắn của mô hình, cần kiểm soát chất lượng dữ liệu đầu vào, bao gồm xác định chính xác thời gian dùng thuốc, liều dùng, thời điểm lấy mẫu và các giá trị đồng biến liên quan.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các phần mềm chuyên dụng như NONMEM, Monolix, hoặc Phoenix NLME thường được sử dụng để xây dựng và ước lượng mô hình PopPK. Những công cụ này cho phép xử lý các mô hình phi tuyến phức tạp bằng các thuật toán tối ưu hóa như FOCE, SAEM hoặc Bayesian estimation.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng trong phát triển thuốc\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong phát triển thuốc, PopPK là một công cụ quan trọng để phân tích dữ liệu từ các thử nghiệm lâm sàng giai đoạn II–III và hỗ trợ quyết định về liều dùng, thiết kế phác đồ và khuyến nghị điều chỉnh liều cho các nhóm bệnh nhân đặc biệt.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các cơ quan quản lý dược phẩm như FDA (Mỹ) và EMA (châu Âu) đều khuyến khích hoặc yêu cầu sử dụng dược động học quần thể như một phần trong hồ sơ phê duyệt thuốc, đặc biệt là đối với các thuốc có khoảng điều trị hẹp hoặc nhóm bệnh nhân dễ tổn thương.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Thông qua mô hình hóa PopPK, nhà phát triển thuốc có thể:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Ước tính ảnh hưởng của các yếu tố cá nhân đến phơi nhiễm thuốc.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Hỗ trợ thiết lập giới hạn liều dùng.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Tối ưu hóa thiết kế thử nghiệm lâm sàng pha sau.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>PopPK còn có thể được sử dụng kết hợp với mô hình dược động học–dược lực học (PK\u002FPD) để dự đoán hiệu quả điều trị và nguy cơ độc tính trong các tình huống chưa được quan sát trực tiếp.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng trong thực hành lâm sàng\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Bên cạnh phát triển thuốc, PopPK còn có vai trò ngày càng lớn trong cá thể hóa điều trị. Dựa trên mô hình PopPK, bác sĩ có thể điều chỉnh liều cá nhân hóa dựa trên các thông số sẵn có như tuổi, chức năng thận hoặc nồng độ thuốc đo được (nếu có).\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Một số mô hình PopPK còn được tích hợp trực tiếp vào phần mềm hỗ trợ ra quyết định lâm sàng (CDSS), cho phép sử dụng mô hình ngay tại giường bệnh để đề xuất liều phù hợp. Ứng dụng này đặc biệt quan trọng đối với các thuốc có khoảng điều trị hẹp như vancomycin, aminoglycosides, hoặc thuốc điều trị ung thư.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Một ví dụ điển hình là việc sử dụng PopPK trong quản lý liều vancomycin tại ICU, nơi việc đo nồng độ thuốc thường xuyên và điều chỉnh liều theo thời gian thực giúp giảm nguy cơ độc tính thận.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ý nghĩa khoa học và triển vọng phát triển\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Về mặt học thuật, dược động học quần thể là một trong những thành tựu nổi bật của y học cá thể hóa hiện đại. Nó tạo cầu nối giữa nghiên cứu dược học và thực hành lâm sàng bằng cách cung cấp mô hình toán học cho phép dự đoán hành vi thuốc trong các nhóm bệnh nhân đa dạng.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong bối cảnh phát triển dữ liệu lớn (big data), học máy (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI), PopPK được kỳ vọng sẽ tích hợp các công cụ này để cải thiện khả năng mô hình hóa và dự đoán. Đồng thời, xu hướng sử dụng mô phỏng để thay thế hoặc bổ sung thử nghiệm lâm sàng truyền thống sẽ làm tăng vai trò của các mô hình PopPK trong đánh giá hiệu quả và an toàn thuốc.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Sự phát triển của các cơ sở dữ liệu quốc gia và quốc tế, cùng với các nền tảng chia sẻ dữ liệu mở, cũng đang tạo điều kiện thuận lợi để mở rộng phạm vi ứng dụng của PopPK ra ngoài lĩnh vực thuốc mới – bao gồm cả theo dõi an toàn sau lưu hành và tối ưu hóa điều trị cá thể hóa.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>U.S. Food and Drug Administration (FDA). “Population Pharmacokinetics.” https:\u002F\u002Fwww.fda.gov\u002Fdrugs\u002Fdrug-development-tools\u002Fpopulation-pharmacokinetics\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>European Medicines Agency (EMA). “Guideline on the Reporting of Population Pharmacokinetic Analyses.” https:\u002F\u002Fwww.ema.europa.eu\u002Fen\u002Fdocuments\u002Fscientific-guideline\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Ette, E. I., & Williams, P. J. (2004). “Population Pharmacokinetics I: Background, Concepts, and Models.” Annals of Pharmacotherapy.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Bonate, P. L. (2011). \u003Cem>Pharmacokinetic-Pharmacodynamic Modeling and Simulation\u003C\u002Fem>. Springer.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>World Health Organization (WHO). “Clinical Pharmacology in Health Care.” https:\u002F\u002Fwww.who.int\u002Fpublications\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003C\u002Fdiv>",{"id":18,"researcherId":10,"name":19,"imageUrl":20},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":22,"researcherId":10,"name":23,"imageUrl":24},2889,"Lê Xuân Niên","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLuyWIkhyP2W5E59cKwN7ciI2nbjMGUpXO9rVQquC826ujzkqhU=s96-c",[13],false,"PUBLISHED","2025-12-01T11:29:22.144+00:00","2026-01-04T17:35:53.185+00:00","2026-01-04T17:35:53.180+00:00",80,[33,43,47,52,62,72,77,82,87,92],{"id":34,"title":35,"term":34,"englishTitle":36,"definition":37,"discipline":38,"disciplineCode":39,"disciplineLabel":40,"disciplineColor":41,"disciplineIcon":42},"dược sĩ lâm sàng","Dược sĩ lâm sàng là gì? Tổng quan học thuật","Clinical pharmacist","Dược sĩ lâm sàng là chuyên gia y tế chuyên sâu về dược trị liệu, làm việc trực tiếp cùng đội ngũ bác sĩ và điều dưỡng tại các cơ sở điều trị nhằm tối ưu hóa việc lựa chọn thuốc, liều lượng, theo dõi phản ứng có hại và bảo đảm an toàn dùng thuốc cho người bệnh.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES","medical-health-sciences","Khoa học y - dược","#D6336C","stethoscope",{"id":44,"title":45,"term":44,"englishTitle":44,"definition":46,"discipline":38,"disciplineCode":39,"disciplineLabel":40,"disciplineColor":41,"disciplineIcon":42},"anakinra","Anakinra là gì? Cơ chế, chỉ định và lưu ý sử dụng","Anakinra là một chất đối vận thụ thể interleukin-1 (IL-1Ra) tái tổ hợp, có tác dụng ức chế cạnh tranh chọn lọc tại thụ thể IL-1RI nhằm ngăn chặn hoạt tính sinh học tiền viêm của cả interleukin-1 alpha và beta. Thuốc được chỉ định trong điều trị viêm khớp dạng thấp, các bệnh lý tự viêm phụ thuộc IL-1 như CAPS, DIRA, bệnh Still và các tình trạng tăng viêm bão cytokine.",{"id":48,"title":49,"term":48,"englishTitle":50,"definition":51,"discipline":38,"disciplineCode":39,"disciplineLabel":40,"disciplineColor":41,"disciplineIcon":42},"chức năng co bóp","Chức năng co bóp là gì? Khái niệm, cơ chế và ứng dụng","Myocardial contractility \u002F Contractile function","Chức năng co bóp (contractile function) cơ tim là năng lực co ngắn sợi cơ và sinh lực tống máu của tế bào cơ tim độc lập với sự thay đổi của tiền tải và hậu tải, giữ vai trò quyết định lưu lượng tim.",{"id":53,"title":54,"term":53,"englishTitle":55,"definition":56,"discipline":57,"disciplineCode":58,"disciplineLabel":59,"disciplineColor":60,"disciplineIcon":61},"học tăng cường sâu","Học tăng cường sâu là gì? Khái niệm, cơ chế và ứng dụng","Deep reinforcement learning (DRL)","Học tăng cường sâu (deep reinforcement learning) là phương pháp trí tuệ nhân tạo tích hợp mạng nơ-ron sâu với học tăng cường, cho phép các tác tử tự động học chính sách hành động tối ưu trong không gian trạng thái phức tạp thông qua phần thưởng phản hồi.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":63,"title":64,"term":63,"englishTitle":65,"definition":66,"discipline":67,"disciplineCode":68,"disciplineLabel":69,"disciplineColor":70,"disciplineIcon":71},"carbon vô cơ hòa tan","Carbon vô cơ hòa tan là gì? Khái niệm, cơ chế và ứng dụng","Dissolved inorganic carbon (DIC)","Carbon vô cơ hòa tan (dissolved inorganic carbon - DIC) là tổng nồng độ mol của các dạng carbon vô cơ trong dung dịch nước, bao gồm carbon dioxide hòa tan (CO2), acid carbonic (H2CO3), ion bicarbonate (HCO3-) và ion carbonate (CO32-).","NATURAL_SCIENCES","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":73,"title":74,"term":73,"englishTitle":75,"definition":76,"discipline":67,"disciplineCode":68,"disciplineLabel":69,"disciplineColor":70,"disciplineIcon":71},"photpho","Photpho là gì? Tổng quan khái niệm và ứng dụng","Phosphorus","Photpho (phosphorus) là nguyên tố hóa học phi kim thuộc nhóm VA trong bảng tuần hoàn (ký hiệu P, số nguyên tử 15), là thành phần cấu trúc cốt lõi của acid nucleic, phospholipid màng và phân tử mang năng lượng sinh học.",{"id":78,"title":79,"term":78,"englishTitle":80,"definition":81,"discipline":38,"disciplineCode":39,"disciplineLabel":40,"disciplineColor":41,"disciplineIcon":42},"ropivacain","Ropivacain là gì? Tổng quan khái niệm và ứng dụng","Ropivacaine","Ropivacain (ropivacaine) là thuốc gây tê cục bộ dẫn xuất amino-amide dạng đồng phân quang học tinh khiết S(-), có tác dụng phong bế dẫn truyền xung thần kinh qua ức chế kênh natri với độc tính trên tim mạch và thần kinh thấp.",{"id":83,"title":84,"term":83,"englishTitle":85,"definition":86,"discipline":38,"disciplineCode":39,"disciplineLabel":40,"disciplineColor":41,"disciplineIcon":42},"lipid huyết tương","Lipid huyết tương là gì? Khái niệm, cơ chế và ứng dụng","Plasma lipids","Lipid huyết tương (plasma lipids) là tập hợp các phân tử chất béo kỵ nước tuần hoàn trong máu dưới dạng phức hợp hòa tan lipoprotein, bao gồm cholesterol, triglyceride và phospholipid.",{"id":88,"title":89,"term":88,"englishTitle":90,"definition":91,"discipline":57,"disciplineCode":58,"disciplineLabel":59,"disciplineColor":60,"disciplineIcon":61},"cu in","Cu in là gì? Tổng quan khái niệm và ứng dụng","Copper-indium alloy \u002F Cu-In intermetallic","Cu-In (hợp kim đồng - indi) là hệ vật liệu liên kim loại đặc trưng bởi các pha phản ứng như CuIn, Cu11In9 và Cu9In4, giữ vai trò thiết yếu trong công nghệ hàn nhiệt độ thấp và chế tạo vật liệu quang điện bán dẫn màng mỏng.",{"id":93,"title":94,"term":93,"englishTitle":95,"definition":96,"discipline":97,"disciplineCode":98,"disciplineLabel":99,"disciplineColor":100,"disciplineIcon":101},"đánh giá chủ quan","Đánh giá chủ quan là gì? Khái niệm, cơ chế và ứng dụng","Subjective evaluation \u002F Subjective assessment","Đánh giá chủ quan (subjective evaluation) là phương thức thu thập và nhận định thông tin dựa trên cảm nhận, trải nghiệm, sở thích cá nhân hoặc phán đoán định tính của đối tượng được khảo sát.","SOCIAL_SCIENCES","social-sciences","Khoa học xã hội","#E08600","users"]