[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_gi%C3%A1%20tr%E1%BB%8B%20ch%E1%BA%A9n%20%C4%91o%C3%A1n{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_giá trị chẩn đoán":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":26,"enrichTopicLink":27,"status":28,"createTime":29,"updateTime":30,"publishTime":31,"linkEnrichedTime":10,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":32,"relateTopics":33},"giá trị chẩn đoán","Giá trị chẩn đoán là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Giá trị chẩn đoán là mức độ hữu ích của một xét nghiệm hoặc phương pháp trong việc xác định đúng tình trạng bệnh lý ở người cần chẩn đoán. Nó bao gồm các chỉ số như độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị tiên đoán và tỷ số khả năng để đánh giá khả năng phân biệt giữa người mắc và không mắc bệnh. ","\u003Cdiv>\u003Ch2>Giá trị chẩn đoán là gì?\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Giá trị chẩn đoán (\u003Cem>diagnostic value\u003C\u002Fem>) là một khái niệm trung tâm trong y học lâm sàng và nghiên cứu y sinh học, phản ánh mức độ hiệu quả của một công cụ, phương pháp hay xét nghiệm trong việc xác định chính xác tình trạng bệnh lý. Nói cách khác, nó cho biết xét nghiệm đó có thực sự hữu ích trong việc chẩn đoán bệnh hay không. Giá trị chẩn đoán không chỉ ảnh hưởng đến quyết định điều trị, mà còn giúp tối ưu hóa chi phí y tế và giảm thiểu can thiệp không cần thiết.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Một phương pháp chẩn đoán tốt không đơn thuần là phương pháp có công nghệ tiên tiến, mà là phương pháp mang lại thông tin chính xác, có thể tái lập, có ý nghĩa lâm sàng rõ ràng và có khả năng ảnh hưởng đến kết quả điều trị. Trong thực hành y khoa hiện đại, mọi xét nghiệm hay chẩn đoán hình ảnh cần phải chứng minh được giá trị chẩn đoán trước khi được ứng dụng rộng rãi.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Các thành phần chính của giá trị chẩn đoán\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Để đánh giá một phương pháp chẩn đoán có giá trị hay không, các nhà nghiên cứu thường dựa vào bốn thông số cốt lõi: độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị tiên đoán dương và giá trị tiên đoán âm. Mỗi chỉ số mang ý nghĩa thống kê riêng biệt và đóng vai trò khác nhau trong thực hành lâm sàng.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Độ nhạy (Sensitivity)\u003C\u002Fstrong>: Khả năng của xét nghiệm phát hiện đúng các trường hợp bệnh thực sự. Độ nhạy cao giúp giảm nguy cơ bỏ sót bệnh nhân.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Độ đặc hiệu (Specificity)\u003C\u002Fstrong>: Khả năng của xét nghiệm xác định đúng người không mắc bệnh. Độ đặc hiệu cao giúp giảm tỷ lệ dương tính giả.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Giá trị tiên đoán dương (PPV)\u003C\u002Fstrong>: Xác suất người có kết quả dương tính thực sự mắc bệnh.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Giá trị tiên đoán âm (NPV)\u003C\u002Fstrong>: Xác suất người có kết quả âm tính thực sự không mắc bệnh.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Các thông số này thường được trình bày trong bảng 2x2 – một công cụ đơn giản nhưng rất trực quan để hiểu bản chất thống kê của giá trị chẩn đoán.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth rowspan=\"2\">Kết quả xét nghiệm\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth colspan=\"2\">Tình trạng bệnh thực tế\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Có bệnh\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Không bệnh\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Dương tính\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>TP (True Positive)\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>FP (False Positive)\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Âm tính\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>FN (False Negative)\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>TN (True Negative)\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cp>Dựa vào bảng trên, ta có thể tính được:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Độ nhạy\u003C\u002Fstrong> = \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> \\frac{TP}{TP + FN} \u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Độ đặc hiệu\u003C\u002Fstrong> = \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> \\frac{TN}{TN + FP} \u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>PPV\u003C\u002Fstrong> = \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> \\frac{TP}{TP + FP} \u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>NPV\u003C\u002Fstrong> = \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> \\frac{TN}{TN + FN} \u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Tỷ lệ dương tính và âm tính giả\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Không có xét nghiệm nào đạt độ chính xác tuyệt đối. Do đó, hai khái niệm then chốt cần được quan tâm là dương tính giả và âm tính giả. Một xét nghiệm với độ nhạy hoặc độ đặc hiệu không đủ cao sẽ tạo ra các kết quả sai lệch, gây ảnh hưởng lớn đến quá trình chẩn đoán và điều trị.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Dương tính giả (False Positive) là trường hợp xét nghiệm cho kết quả dương tính nhưng người đó không mắc bệnh. Điều này có thể gây ra lo lắng không cần thiết, dẫn đến điều trị sai lệch hoặc thực hiện các thủ thuật can thiệp không cần thiết. Ngược lại, âm tính giả (False Negative) là khi xét nghiệm cho kết quả âm tính nhưng bệnh nhân thực sự có bệnh, có thể dẫn đến chẩn đoán muộn, bỏ sót điều trị hoặc lây lan bệnh trong cộng đồng.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Những sai số này thường bị ảnh hưởng bởi:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Ngưỡng cắt của xét nghiệm\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Tính đồng nhất của mẫu thử\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Ảnh hưởng từ các yếu tố nền (co-morbidities)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Kinh nghiệm của người đọc kết quả\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Cp>Do đó, việc chọn ngưỡng cắt tối ưu nhằm giảm thiểu dương tính giả và âm tính giả là bước quan trọng trong hiệu chuẩn phương pháp chẩn đoán.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tỷ số khả năng (Likelihood Ratios)\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Tỷ số khả năng (Likelihood Ratios - LR) là chỉ số tổng hợp độ nhạy và độ đặc hiệu, cung cấp thông tin định lượng mạnh hơn trong đánh giá giá trị chẩn đoán. LR cho biết một kết quả xét nghiệm có khả năng gặp ở người mắc bệnh so với người không mắc bệnh là bao nhiêu lần. Đây là công cụ trung tâm trong việc cập nhật xác suất hậu nghiệm bằng quy tắc Bayes.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>LR(+)\u003C\u002Fstrong> = \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> \\frac{\\text{Độ nhạy}}{1 - \\text{Độ đặc hiệu}} \u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>LR(−)\u003C\u002Fstrong> = \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> \\frac{1 - \\text{Độ nhạy}}{\\text{Độ đặc hiệu}} \u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>LR(+) càng cao, khả năng người có kết quả dương tính thực sự mắc bệnh càng lớn. Ngược lại, LR(−) càng nhỏ, khả năng loại trừ bệnh khi có kết quả âm tính càng cao. Các ngưỡng tham khảo được sử dụng phổ biến trong thực hành như sau:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Chỉ số LR\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Ý nghĩa chẩn đoán\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>LR(+) > 10\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Chứng cứ mạnh để xác nhận bệnh\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>LR(+) từ 5 đến 10\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Chứng cứ vừa phải để xác nhận bệnh\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>LR(−) < 0.1\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Chứng cứ mạnh để loại trừ bệnh\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>LR(−) từ 0.1 đến 0.2\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Chứng cứ vừa phải để loại trừ bệnh\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cp>Xem hướng dẫn chi tiết tại \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ncbi.nlm.nih.gov\u002Fpmc\u002Farticles\u002FPMC2636062\u002F\" target=\"_blank\">National Center for Biotechnology Information\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Xác suất tiền nghiệm và hậu nghiệm\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến giá trị chẩn đoán là xác suất tiền nghiệm (prior probability) – tức khả năng người bệnh có mắc bệnh trước khi làm xét nghiệm, dựa trên yếu tố lâm sàng, dịch tễ, hoặc yếu tố nguy cơ. Giá trị tiên đoán của bất kỳ xét nghiệm nào đều thay đổi theo xác suất tiền nghiệm này.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Để hiểu rõ hơn, ta cần sử dụng quy tắc Bayes, một mô hình xác suất giúp điều chỉnh lại khả năng mắc bệnh sau khi có kết quả xét nghiệm (xác suất hậu nghiệm - posterior probability). Trong thực hành, việc áp dụng tỷ số khả năng (LR) vào quy tắc Bayes là cách hiệu quả để đưa ra kết luận xác suất hậu nghiệm.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Các công thức cơ bản như sau:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\n\\text{Prior Odds} = \\frac{\\text{Prior Probability}}{1 - \\text{Prior Probability}}\n\u003C\u002Fscript>\u003Cbr>\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\n\\text{Posterior Odds} = \\text{Prior Odds} \\times \\text{Likelihood Ratio}\n\u003C\u002Fscript>\u003Cbr>\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\n\\text{Posterior Probability} = \\frac{\\text{Posterior Odds}}{1 + \\text{Posterior Odds}}\n\u003C\u002Fscript>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Ví dụ thực tế: Giả sử một bệnh nhân có xác suất tiền nghiệm mắc bệnh là 30% (0.3), xét nghiệm có \u003Cstrong>LR(+)\u003C\u002Fstrong> là 8. Khi áp dụng quy tắc Bayes:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Prior Odds\u003C\u002Fstrong> = 0.3 \u002F (1 − 0.3) = 0.428\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Posterior Odds\u003C\u002Fstrong> = 0.428 × 8 = 3.42\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Posterior Probability\u003C\u002Fstrong> = 3.42 \u002F (1 + 3.42) ≈ 0.77\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>=> Sau khi có kết quả xét nghiệm dương tính, xác suất mắc bệnh tăng từ 30% lên khoảng 77%.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Điều này cho thấy cùng một xét nghiệm có thể có giá trị tiên đoán rất khác nhau nếu được áp dụng cho các nhóm dân số khác nhau, nhấn mạnh vai trò của tiền lâm sàng và yếu tố nguy cơ trong chiến lược chẩn đoán.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Vai trò trong thực hành lâm sàng\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Giá trị chẩn đoán không chỉ là khái niệm lý thuyết mà đóng vai trò rất thực tiễn trong các quyết định lâm sàng hàng ngày. Một bác sĩ cần hiểu rõ ý nghĩa của độ nhạy, độ đặc hiệu và các chỉ số liên quan để:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Lựa chọn xét nghiệm phù hợp với từng bệnh cảnh cụ thể.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Xác định khi nào cần can thiệp điều trị hoặc theo dõi thêm.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Tránh lạm dụng các xét nghiệm có độ chính xác thấp hoặc không phù hợp.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Cp>Ví dụ, trong trường hợp bệnh lý nguy hiểm nhưng hiếm gặp, một xét nghiệm với độ nhạy cao có thể được ưu tiên để giảm thiểu bỏ sót bệnh nhân. Trong khi đó, nếu hậu quả của dương tính giả nghiêm trọng (ví dụ: điều trị hóa trị không cần thiết), một xét nghiệm có độ đặc hiệu cao sẽ phù hợp hơn.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Việc hiểu và áp dụng giá trị chẩn đoán cũng giúp cải thiện sự giao tiếp với bệnh nhân, đặc biệt trong việc giải thích nguy cơ mắc bệnh sau khi có kết quả xét nghiệm – một yếu tố quan trọng để hỗ trợ ra quyết định lâm sàng chia sẻ (shared decision making).\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Hạn chế và yếu tố ảnh hưởng đến giá trị chẩn đoán\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Không phải tất cả các xét nghiệm đều có giá trị chẩn đoán giống nhau ở mọi hoàn cảnh. Một số yếu tố có thể ảnh hưởng đáng kể đến độ tin cậy và tính áp dụng của các chỉ số chẩn đoán, bao gồm:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Thiết kế nghiên cứu\u003C\u002Fstrong>: Nếu mẫu nghiên cứu không đại diện cho dân số thực tế, giá trị chẩn đoán sẽ bị sai lệch do \u003Cem>selection bias\u003C\u002Fem>.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Dịch tễ học địa phương\u003C\u002Fstrong>: Tỷ lệ mắc bệnh tại một địa phương ảnh hưởng đến xác suất tiền nghiệm, từ đó ảnh hưởng đến PPV và NPV.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Chất lượng đo lường\u003C\u002Fstrong>: Thiết bị, kỹ thuật viên và điều kiện thực hiện xét nghiệm ảnh hưởng đến tính tái lập và độ chính xác.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Yếu tố sinh học\u003C\u002Fstrong>: Biến thể cá nhân về sinh lý, di truyền, hoặc thuốc đang dùng có thể gây ra kết quả sai lệch.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Cp>Thêm vào đó, nhiều nghiên cứu đánh giá giá trị chẩn đoán được thực hiện trong môi trường nghiên cứu lý tưởng nhưng lại không tái lập được khi đưa vào môi trường lâm sàng thực tế. Đây là một trong những lý do khiến việc đánh giá tính khả dụng ngoài phòng thí nghiệm (\u003Cem>external validity\u003C\u002Fem>) trở nên cần thiết.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng của giá trị chẩn đoán trong nghiên cứu y học\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Giá trị chẩn đoán không chỉ phục vụ cho thực hành y khoa mà còn là công cụ nền tảng trong các nghiên cứu y học. Những ứng dụng quan trọng bao gồm:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Đánh giá xét nghiệm mới\u003C\u002Fstrong>: Xác định xem xét nghiệm mới có đáng được đưa vào sử dụng lâm sàng hay không.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>So sánh các công cụ chẩn đoán\u003C\u002Fstrong>: So sánh AUC, LR hoặc PPV giữa các phương pháp hiện có để chọn ra phương pháp tối ưu.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Phát triển mô hình học máy\u003C\u002Fstrong>: Trong các hệ thống hỗ trợ quyết định y khoa bằng AI, các mô hình học máy thường dựa vào các đặc trưng có giá trị chẩn đoán cao để huấn luyện.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Cp>Một ví dụ điển hình là các thuật toán chẩn đoán ung thư phổi từ ảnh chụp CT sử dụng deep learning được đánh giá bằng đường cong ROC và AUC. Nghiên cứu tại \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fjamanetwork.com\u002Fjournals\u002Fjama\u002Ffullarticle\u002F2718332\" target=\"_blank\">JAMA\u003C\u002Fa> đã cho thấy mô hình AI có AUC cao hơn cả nhóm chuyên gia X-quang.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Col>\n  \u003Cli>Deeks, J. J., & Altman, D. G. (2004). Diagnostic tests 4: likelihood ratios. \u003Cem>BMJ\u003C\u002Fem>, 329(7458), 168–169. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1136\u002Fbmj.329.7458.168\" target=\"_blank\">https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1136\u002Fbmj.329.7458.168\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Mandrekar, J. N. (2010). Receiver operating characteristic curve in diagnostic test assessment. \u003Cem>Journal of Thoracic Oncology\u003C\u002Fem>, 5(9), 1315–1316. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1097\u002FJTO.0b013e3181ec173d\" target=\"_blank\">https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1097\u002FJTO.0b013e3181ec173d\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Simel, D. L., et al. (2008). Likelihood ratios with confidence: sample size estimation for diagnostic test studies. \u003Cem>Journal of Clinical Epidemiology\u003C\u002Fem>, 61(9), 882–889. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1016\u002Fj.jclinepi.2007.11.013\" target=\"_blank\">https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1016\u002Fj.jclinepi.2007.11.013\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Sackett, D. L., et al. (1991). \u003Cem>Clinical Epidemiology: A Basic Science for Clinical Medicine\u003C\u002Fem>. Little, Brown & Company.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Peirce, J. C. (2012). Understanding diagnostic tests part 1: sensitivity, specificity, predictive values and likelihood ratios. \u003Cem>Nursing Times\u003C\u002Fem>, 108(24), 20–23.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\u003C\u002Fdiv>",{"id":18,"researcherId":10,"name":19,"imageUrl":20},2681,"Cuong Ta","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocKFuWh0ZD601Hp0_V_2xAK3kIOs20Kyv3V5ZLBo6fwfjyymJYzE=s96-c",{"id":22,"researcherId":10,"name":23,"imageUrl":24},2889,"Lê Xuân Niên","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLuyWIkhyP2W5E59cKwN7ciI2nbjMGUpXO9rVQquC826ujzkqhU=s96-c",[13],1,false,"PUBLISHED","2025-09-24T04:15:16.909+00:00","2025-09-24T17:51:41.000+00:00","2025-09-24T17:51:40.971+00:00",223,[34,44,50,55,65,75,80,85,91,97],{"id":35,"title":36,"term":35,"englishTitle":37,"definition":38,"discipline":39,"disciplineCode":40,"disciplineLabel":41,"disciplineColor":42,"disciplineIcon":43},"toxocara spp","Toxocara spp là gì? Các công bố khoa học về Toxocara spp","Toxocara spp.","Toxocara spp là chi giun tròn ký sinh trong ruột non của động vật ăn thịt (chủ yếu là Toxocara canis ở chó và Toxocara cati ở mèo), ấu trùng của chúng có khả năng lây nhiễm sang người qua đường ăn uống gây hội chứng ấu trùng di chuyển nội tạng và ở mắt.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES","medical-health-sciences","Khoa học y - dược","#D6336C","stethoscope",{"id":45,"title":46,"term":47,"englishTitle":48,"definition":49,"discipline":39,"disciplineCode":40,"disciplineLabel":41,"disciplineColor":42,"disciplineIcon":43},"hội chứng brugada","Hội chứng brugada là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Hội chứng Brugada","Brugada syndrome","Hội chứng Brugada là rối loạn điện sinh lý tim do đột biến kênh ion di truyền theo gen trội trên nhiễm sắc thể thường, đặc trưng bởi đoạn ST chênh lên ở các chuyển đạo trước tim phải và nguy cơ đột tử do loạn nhịp thất.",{"id":51,"title":52,"term":51,"englishTitle":53,"definition":54,"discipline":39,"disciplineCode":40,"disciplineLabel":41,"disciplineColor":42,"disciplineIcon":43},"theo dõi huyết áp","Theo dõi huyết áp là gì? Các phương thức và giá trị chẩn đoán","blood pressure monitoring","Theo dõi huyết áp (blood pressure monitoring) là quy trình lâm sàng và cận lâm sàng nhằm định lượng liên tục hoặc định kỳ áp lực huyết động do dòng máu tác động lên bề mặt thành động mạch qua các chu kỳ tâm thu và tâm trương của tim, đóng vai trò then chốt trong việc sàng lọc, chẩn đoán xác định, phân tầng nguy cơ tim mạch và đánh giá hiệu quả kiểm soát huyết áp.",{"id":56,"title":57,"term":56,"englishTitle":58,"definition":59,"discipline":60,"disciplineCode":61,"disciplineLabel":62,"disciplineColor":63,"disciplineIcon":64},"hiếp dâm","hiếp dâm là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Rape \u002F Sexual violence","Hiếp dâm (rape) là hành vi xâm hại tình dục nghiêm trọng được thực hiện bằng vũ lực, đe dọa dùng vũ lực hoặc lợi dụng tình trạng không thể tự vệ của nạn nhân để thực hiện quan hệ tình dục trái ý muốn, cấu thành tội phạm hình sự đặc biệt nghiêm trọng.","SOCIAL_SCIENCES","social-sciences","Khoa học xã hội","#E08600","users",{"id":66,"title":67,"term":66,"englishTitle":68,"definition":69,"discipline":70,"disciplineCode":71,"disciplineLabel":72,"disciplineColor":73,"disciplineIcon":74},"cường độ ứng suất","cường độ ứng suất là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Stress intensity factor \u002F Stress concentration","Cường độ ứng suất (stress intensity factor, K) là đại lượng cơ học đứt gãy đặc trưng cho mức độ tập trung và phân bố trạng thái ứng suất tại vùng đỉnh vết nứt trong vật liệu đàn hồi tuyến tính dưới tác dụng của tải trọng ngoài.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":76,"title":77,"term":76,"englishTitle":78,"definition":79,"discipline":60,"disciplineCode":61,"disciplineLabel":62,"disciplineColor":63,"disciplineIcon":64},"hành vi bên ngoài","hành vi bên ngoài là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Externalizing behavior \u002F Externalizing problems","Hành vi bên ngoài (externalizing behavior) là nhóm các biểu hiện rối loạn hành vi định hướng ra môi trường ngoại cảnh, bao gồm gây hấn, chống đối, phá hoại quy tắc xã hội và xung động, thường được nghiên cứu trong tâm lý học phát triển và tâm thần học trẻ em.",{"id":81,"title":82,"term":81,"englishTitle":83,"definition":84,"discipline":39,"disciplineCode":40,"disciplineLabel":41,"disciplineColor":42,"disciplineIcon":43},"gầy còm","gầy còm là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Cachexia \u002F Disease-related wasting","Gầy còm (cachexia) là hội chứng chuyển hóa phức tạp đặc trưng bởi sự suy giảm khối lượng cơ vân nghiêm trọng kèm theo hoặc không kèm theo mất khối mỡ, không thể đảo ngược hoàn toàn bằng liệu pháp dinh dưỡng đơn thuần và thường phát triển thứ phát sau các bệnh lý mạn tính nặng.",{"id":86,"title":87,"term":88,"englishTitle":89,"definition":90,"discipline":60,"disciplineCode":61,"disciplineLabel":62,"disciplineColor":63,"disciplineIcon":64},"phương pháp thuyết trình","Phương pháp thuyết trình là gì? Cấu trúc và kỹ thuật sư phạm","Phương pháp thuyết trình","Oral presentation skills","Phương pháp thuyết trình là phương thức truyền đạt thông tin có cấu trúc bằng lời nói kết hợp phương tiện trực quan nhằm cung cấp tri thức, định hình nhận thức hoặc thuyết phục người nghe.",{"id":92,"title":93,"term":94,"englishTitle":95,"definition":96,"discipline":39,"disciplineCode":40,"disciplineLabel":41,"disciplineColor":42,"disciplineIcon":43},"viêm mũi xoang mạn tính","Viêm mũi xoang mạn tính là gì? Định nghĩa và ứng dụng","Viêm mũi xoang mạn tính","chronic rhinosinusitis","Viêm mũi xoang mạn tính (CRS) là hội chứng viêm mạn tính kéo dài từ 12 tuần trở lên của niêm mạc mũi và các xoang cạnh mũi, đặc trưng bởi nghẹt mũi, chảy dịch mũi mủ nhầy, đau tức nặng vùng mặt và suy giảm khứu giác.",{"id":98,"title":99,"term":100,"englishTitle":101,"definition":102,"discipline":39,"disciplineCode":40,"disciplineLabel":41,"disciplineColor":42,"disciplineIcon":43},"phẫu thuật tim ít xâm lấn","Phẫu thuật tim ít xâm lấn là gì? Định nghĩa và ứng dụng","Phẫu thuật tim ít xâm lấn","minimally invasive cardiac surgery","Phẫu thuật tim ít xâm lấn (MICS) là kỹ thuật ngoại khoa tim mạch thực hiện các can thiệp phẫu thuật tim hở thông qua các đường rạch ngực nhỏ hạn chế (như mở ngực mini trước - bên hoặc cưa bán phần xương ức) thay cho đường cưa dọc toàn bộ xương ức kinh điển, giúp giảm thiểu sang chấn và phục hồi nhanh."]