[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_gi%C3%A1%20tr%E1%BB%8B%20ti%C3%AAn%20l%C6%B0%E1%BB%A3ng{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_giá trị tiên lượng":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},"giá trị tiên lượng","Giá trị tiên lượng là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Giá trị tiên lượng là khả năng của một yếu tố sinh học hoặc lâm sàng trong việc dự báo diễn tiến tự nhiên của bệnh độc lập với điều trị. Khái niệm này nhấn mạnh rằng các yếu tố tiên lượng giúp phân tầng nguy cơ và phản ánh mức độ nghiêm trọng của bệnh dựa trên đặc điểm sinh học. ","\u003Cdiv>\u003Ch2>Khái niệm giá trị tiên lượng\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Giá trị tiên lượng (prognostic value) là khả năng của một yếu tố sinh học, lâm sàng hoặc mô học trong việc dự đoán diễn tiến tự nhiên của bệnh mà không phụ thuộc vào phương pháp điều trị. Khi một yếu tố có giá trị tiên lượng, yếu tố đó phản ánh mức độ nghiêm trọng của bệnh, tốc độ tiến triển, nguy cơ tái phát hoặc khả năng sống còn theo thời gian. Điều này đặc biệt quan trọng trong các bệnh mạn tính và ung thư, nơi việc đánh giá nguy cơ giúp bác sĩ đưa ra kế hoạch theo dõi và quản lý phù hợp.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Giá trị tiên lượng là thành phần trung tâm của y học dựa trên nguy cơ (risk-based medicine). Các yếu tố như tuổi, giai đoạn bệnh, chỉ số chức năng cơ quan, hay các dấu ấn sinh học đều có thể là yếu tố tiên lượng nếu chúng có liên hệ thống kê rõ rệt với nguy cơ biến cố. Ví dụ, trong ung thư, kích thước và mức độ xâm lấn của khối u có giá trị tiên lượng thời gian sống thêm. Trong tim mạch, các chỉ số như phân suất tống máu (EF) hoặc nồng độ NT-proBNP dự báo nguy cơ suy tim hoặc tử vong do tim mạch.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Bảng dưới đây trình bày các dạng yếu tố tiên lượng thường gặp:\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Cth>Nhóm yếu tố\u003C\u002Fth>\u003Cth>Ví dụ\u003C\u002Fth>\u003Cth>Ý nghĩa\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\u003Ctd>Lâm sàng\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Tuổi, giai đoạn bệnh\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Dự báo tiên lượng chung\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\u003Ctd>Mô học\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Độ biệt hóa khối u\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Liên quan tốc độ xâm lấn\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\u003Ctd>Sinh học phân tử\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Đột biến gen\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Dự đoán nguy cơ tiến triển\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\u003Ctd>Xét nghiệm máu\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>CRP, NT-proBNP\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Dự đoán biến cố hệ thống\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Phân biệt giá trị tiên lượng và giá trị dự đoán\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Giá trị tiên lượng (prognostic) phản ánh khả năng diễn tiến tự nhiên của bệnh nhân, trong khi giá trị dự đoán (predictive) cho biết hiệu quả kỳ vọng của một phương pháp điều trị đối với từng nhóm bệnh nhân. Hai khái niệm này khác biệt nhưng thường bị nhầm lẫn trong thực hành lâm sàng. Một yếu tố có thể vừa mang giá trị tiên lượng vừa mang giá trị dự đoán, hoặc chỉ có một trong hai.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong ung thư, tình trạng thụ thể hormone ở ung thư vú (ER\u002FPR) có giá trị dự đoán vì nó dự báo đáp ứng với liệu pháp nội tiết. Trong khi đó, kích thước khối u và mức độ xâm lấn mô chỉ có giá trị tiên lượng vì chúng phản ánh nguy cơ di căn hoặc tái phát độc lập với điều trị. Giá trị tiên lượng giúp phân tầng bệnh nhân theo nguy cơ, còn giá trị dự đoán giúp lựa chọn phác đồ điều trị tối ưu.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Tiên lượng: dự báo diễn tiến bệnh.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Dự đoán: đánh giá đáp ứng với điều trị.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Có thể có yếu tố mang cả hai giá trị.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Cơ sở thống kê của giá trị tiên lượng\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Đánh giá giá trị tiên lượng dựa trên các mô hình thống kê sống còn như Kaplan–Meier và hồi quy Cox. Đường cong Kaplan–Meier mô tả khả năng sống thêm theo thời gian giữa các nhóm nguy cơ, trong khi mô hình Cox đánh giá ảnh hưởng độc lập của từng yếu tố lên nguy cơ tử vong hoặc tái phát. Các tham số như Hazard Ratio (HR) cho biết mức độ tăng hoặc giảm nguy cơ liên quan yếu tố được đánh giá.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Khi một yếu tố có giá trị tiên lượng rõ ràng, sự khác biệt giữa các nhóm thể hiện bằng độ tách biệt của các đường cong Kaplan–Meier. Đối với phân tích Cox, HR lớn hơn 1 cho thấy tăng nguy cơ biến cố, trong khi HR nhỏ hơn 1 cho thấy yếu tố bảo vệ. Các mô hình nhiều biến được sử dụng để điều chỉnh nhiễu và khẳng định tính độc lập của yếu tố tiên lượng.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Bảng minh họa một số chỉ số dùng trong phân tích tiên lượng:\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Cth>Chỉ số\u003C\u002Fth>\u003Cth>Ý nghĩa\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\u003Ctd>Hazard Ratio\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Mức tăng hoặc giảm nguy cơ biến cố\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\u003Ctd>Median Survival Time\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Thời gian sống thêm trung vị\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\u003Ctd>p-value\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Mức độ ý nghĩa thống kê\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\u003Ctd>Confidence Interval\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Khoảng tin cậy cho HR\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Các yếu tố tiên lượng thường gặp\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Yếu tố tiên lượng có thể xuất phát từ sinh học phân tử, mô học, lâm sàng hoặc xét nghiệm. Trong ung thư, mức độ biệt hóa mô học, mức độ xâm lấn, đột biến gen IDH1\u002F2 hoặc KRAS là những chỉ số quan trọng. Trong bệnh tim mạch, phân suất tống máu, chỉ số canxi động mạch vành và mức NT-proBNP được sử dụng để dự báo nguy cơ tử vong hoặc nhập viện.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các yếu tố tiên lượng có thể được phân loại dựa trên khả năng phản ánh mức độ nặng của bệnh tại thời điểm chẩn đoán, tốc độ tiến triển hoặc nguy cơ tái phát. Những yếu tố này giúp phân tầng nguy cơ, dự báo đáp ứng điều trị tự nhiên và hỗ trợ lựa chọn phác đồ theo dõi.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Dấu ấn sinh học: đột biến gen, protein bất thường.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Đặc điểm mô học: mức độ xâm lấn, biệt hóa.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Yếu tố lâm sàng: tuổi, giai đoạn bệnh, bệnh kèm theo.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Xét nghiệm máu: men tim, CRP, NT-proBNP.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch2>Giá trị tiên lượng trong ung thư học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong ung thư học, giá trị tiên lượng là nền tảng để phân tầng nguy cơ và xây dựng chiến lược điều trị phù hợp cho từng nhóm bệnh nhân. Các mô hình phân loại như TNM (Tumor–Node–Metastasis), Nottingham hoặc chỉ số tiên lượng quốc tế (IPI) cung cấp hệ thống đánh giá mức độ tiến triển của bệnh dựa trên đặc điểm giải phẫu, mô học và phân tử. Mức độ xâm lấn mô, tình trạng hạch và sự xuất hiện di căn là những yếu tố tiên lượng cốt lõi vì liên quan chặt chẽ tới thời gian sống thêm và khả năng tái phát.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Yếu tố phân tử đóng vai trò ngày càng lớn khi khả năng giải trình tự gen trở nên phổ biến. Đột biến IDH1\u002F2 trong u thần kinh đệm dự báo tiên lượng tốt hơn do liên quan đến tốc độ tiến triển chậm hơn. Trong ung thư đại trực tràng, đột biến KRAS không chỉ mang giá trị dự đoán mà còn có giá trị tiên lượng vì bệnh nhân mang đột biến này có xu hướng tiến triển nhanh hơn. Các dấu ấn như HER2, Ki-67 hoặc TP53 trong ung thư vú giúp xác định đặc tính sinh học của khối u và tiên đoán mức độ xâm lấn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các yếu tố tiên lượng ung thư có thể phân nhóm:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Yếu tố giải phẫu: kích thước u, mức độ xâm lấn mô, tình trạng hạch.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Yếu tố mô học: độ biệt hóa tế bào, chỉ số phân bào.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Yếu tố phân tử: đột biến gen, biểu hiện protein bất thường.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Yếu tố toàn thân: tuổi, tình trạng thể chất, bệnh đi kèm.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Giá trị tiên lượng trong tim mạch\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong bệnh tim mạch, giá trị tiên lượng giúp xác định nguy cơ biến cố nghiêm trọng như suy tim, nhồi máu cơ tim hoặc tử vong tim mạch. Các chỉ số như phân suất tống máu (EF) là yếu tố tiên lượng mạnh vì phản ánh mức độ suy giảm chức năng bơm máu của tim. Khi EF giảm dưới 40 phần trăm, nguy cơ tử vong và nhập viện tăng rõ rệt. NT-proBNP, một peptide được phóng thích khi tim bị căng giãn, là yếu tố tiên lượng quan trọng trong suy tim mạn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các hệ thống điểm như TIMI và GRACE trong hội chứng vành cấp giúp dự đoán nguy cơ tử vong hoặc biến cố tim mạch, hỗ trợ bác sĩ trong việc lựa chọn chiến lược can thiệp sớm hoặc điều trị nội khoa. Chỉ số canxi động mạch vành (CAC) được sử dụng trong dự đoán nguy cơ xơ vữa động mạch, cho thấy mối liên quan chặt chẽ giữa mức độ vôi hóa thành mạch và nguy cơ nhồi máu cơ tim.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Bảng tổng hợp một số yếu tố tiên lượng tim mạch:\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Cth>Yếu tố\u003C\u002Fth>\u003Cth>Ý nghĩa tiên lượng\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\u003Ctd>Phân suất tống máu (EF)\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Dự báo suy tim và tử vong\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\u003Ctd>NT-proBNP\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Đánh giá mức độ căng giãn cơ tim\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\u003Ctd>CAC Score\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Dự đoán nguy cơ xơ vữa động mạch\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\u003Ctd>Điểm TIMI\u002FGRACE\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Phân tầng nguy cơ hội chứng vành cấp\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng trong lâm sàng và ra quyết định\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Giá trị tiên lượng được sử dụng để phân loại bệnh nhân theo mức độ nguy cơ, từ đó điều chỉnh chiến lược theo dõi và điều trị. Trong thực hành, bác sĩ thường kết hợp yếu tố tiên lượng với các thang điểm lâm sàng để đưa ra quyết định chính xác. Ví dụ, trong ung thư, nhóm tiên lượng tốt có thể được điều trị với cường độ thấp hơn nhằm giảm tác dụng phụ, trong khi nhóm nguy cơ cao cần phác đồ mạnh hơn để cải thiện thời gian sống.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong chăm sóc giảm nhẹ, giá trị tiên lượng giúp ước tính thời gian sống còn, cho phép bệnh nhân và gia đình chuẩn bị tâm lý và kế hoạch chăm sóc. Trong tim mạch, các yếu tố tiên lượng được dùng để xác định thời điểm can thiệp như đặt stent, dùng thuốc chống đông hoặc chuyển sang điều trị thiết bị hỗ trợ tim. Áp dụng đúng giá trị tiên lượng giúp tối ưu hóa nguồn lực y tế và nâng cao chất lượng điều trị cá thể hóa.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Danh sách ví dụ ứng dụng lâm sàng:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Phân tầng nguy cơ trong ung thư theo TNM để quyết định phác đồ.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Định hướng sử dụng ICD ở bệnh nhân có EF thấp.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Lập kế hoạch chăm sóc giảm nhẹ dựa trên thời gian sống dự đoán.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Hạn chế và thách thức\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Việc xác định giá trị tiên lượng gặp nhiều thách thức do tính đa dạng sinh học và sự phức tạp của bệnh lý. Các yếu tố tiên lượng được nghiên cứu trong quần thể cụ thể có thể không áp dụng cho toàn bộ dân số. Sai lệch chọn mẫu, chất lượng dữ liệu, sự khác biệt về chủng tộc và điều kiện điều trị đều ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình tiên lượng. Một số dấu ấn sinh học không ổn định theo thời gian, khiến việc sử dụng trong lâm sàng trở nên khó khăn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Nhiều mô hình tiên lượng cũng gặp hạn chế khi bệnh nhân có nhiều bệnh lý đi kèm hoặc khi các yếu tố lâm sàng thay đổi nhanh chóng. Trong ung thư, tính không đồng nhất của khối u khiến một dấu ấn phân tử có thể không phản ánh toàn bộ đặc tính bệnh. Việc xây dựng mô hình tiên lượng đáng tin cậy đòi hỏi dữ liệu lớn, đa dạng và theo dõi lâu dài. Sự phát triển của học máy hỗ trợ giảm bớt sai số nhưng cần thẩm định kỹ lưỡng trước khi áp dụng rộng rãi.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các hạn chế chính:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Sai lệch dân số nghiên cứu.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Thiếu dữ liệu theo thời gian dài.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Biến thiên sinh học giữa cá thể.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Khó chuẩn hóa dấu ấn sinh học.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Tương lai nghiên cứu và phát triển\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Học máy, trí tuệ nhân tạo và các ngành omics đang thay đổi toàn diện cách xây dựng và đánh giá giá trị tiên lượng. Phân tích đa lớp dữ liệu (multi-omics), bao gồm genomics, transcriptomics và proteomics, cung cấp cái nhìn sâu hơn về cơ chế bệnh sinh. Từ đó, mô hình tiên lượng có thể dự đoán chính xác hơn nguy cơ cá thể, thay vì chỉ dựa trên các yếu tố chung. Những mô hình mới có khả năng tự học từ dữ liệu lâm sàng lớn và cung cấp dự báo theo thời gian thực.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các trung tâm nghiên cứu hàng đầu như \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nih.gov\u002F\">National Institutes of Health\u003C\u002Fa> và \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.mdanderson.org\u002F\">MD Anderson Cancer Center\u003C\u002Fa> đang triển khai các dự án nhằm tích hợp dữ liệu omics với dữ liệu lâm sàng, từ đó tạo ra mô hình tiên lượng cá thể hóa. Công nghệ giải trình tự thế hệ mới (NGS) và phân tích hệ gen toàn diện giúp nhận diện nhiều yếu tố phân tử mới có tiềm năng trở thành dấu ấn tiên lượng mạnh.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong tương lai, hệ thống tiên lượng có thể được tích hợp trực tiếp vào hồ sơ bệnh án điện tử, cho phép bác sĩ nhận được gợi ý nguy cơ theo thời gian thực và điều chỉnh phác đồ phù hợp. Sự phát triển của công nghệ này hứa hẹn cải thiện đáng kể khả năng dự đoán và nâng cao chất lượng điều trị dựa trên bằng chứng.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\u003Col>\n  \u003Cli>National Cancer Institute. Cancer Prognosis. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.cancer.gov\u002Fabout-cancer\u002Fdiagnosis-staging\u002Fprognosis\">https:\u002F\u002Fwww.cancer.gov\u002Fabout-cancer\u002Fdiagnosis-staging\u002Fprognosis\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>National Heart, Lung, and Blood Institute. Cardiovascular Risk Factors. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nhlbi.nih.gov\u002F\">https:\u002F\u002Fwww.nhlbi.nih.gov\u002F\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>American Society of Clinical Oncology. Prognostic Factors in Oncology. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.asco.org\u002F\">https:\u002F\u002Fwww.asco.org\u002F\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>MD Anderson Cancer Center. Prognostic Research Initiatives. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.mdanderson.org\u002F\">https:\u002F\u002Fwww.mdanderson.org\u002F\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>National Institutes of Health. Biomarkers and Prognosis. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nih.gov\u002F\">https:\u002F\u002Fwww.nih.gov\u002F\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\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},2633,"Hoài Đặng","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLVXVafUxrnnC_H60UeQdpLE3UgeKGCSesypz_6Vi59B-n9C41A=s96-c",[13],false,"PUBLISHED","2025-12-01T11:32:53.237+00:00","2025-12-03T07:23:10.028+00:00","2025-12-03T07:23:10.021+00:00",120,[33,44,50,53,58,63,69,74,79,89],{"id":34,"title":35,"term":36,"englishTitle":37,"definition":38,"discipline":39,"disciplineCode":40,"disciplineLabel":41,"disciplineColor":42,"disciplineIcon":43},"suvmax","SUVmax trong PET\u002FCT là gì? Ý nghĩa trong chẩn đoán ung thư","SUVmax","maximum standardized uptake value","SUVmax (maximum standardized uptake value hay giá trị hấp thu chuẩn hóa tối đa) là chỉ số bán định lượng trong kỹ thuật xạ hình cắt lớp phát xạ positron (PET\u002FCT), biểu thị nồng độ hoạt độ phóng xạ cao nhất đo được tại một voxel đơn lẻ bên trong vùng tổn thương quan tâm, được hiệu chỉnh theo liều phóng xạ tiêm và trọng lượng cơ thể người bệnh.","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},"sự kiện tim mạch bất lợi lớn","Sự kiện tim mạch bất lợi lớn (MACE) là gì? Định nghĩa và ứng dụng lâm sàng","Sự kiện tim mạch bất lợi lớn","Major Adverse Cardiovascular Events","Sự kiện tim mạch bất lợi lớn (Major Adverse Cardiovascular Events - MACE) là điểm kết cục lâm sàng tổng hợp (composite clinical endpoint) bao gồm các biến cố tim mạch nguy kịch (kinh điển gồm tử vong do nguyên nhân tim mạch, nhồi máu cơ tim không tử vong và đột quỵ không tử vong), được sử dụng rộng rãi trong các thử nghiệm lâm sàng và mô hình tiên lượng nguy cơ để đánh giá toàn diện hiệu quả và tính an toàn của các can thiệp điều trị.",{"id":51,"title":52,"term":51,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"biến dạng cơ tim","Biến dạng cơ tim là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":54,"title":55,"term":54,"englishTitle":56,"definition":57,"discipline":39,"disciplineCode":40,"disciplineLabel":41,"disciplineColor":42,"disciplineIcon":43},"u lympho ác tính không hodgkin","U lympho ác tính không hodgkin là gì? Tổng quan học thuật","non-Hodgkin lymphoma \u002F NHL","U lympho ác tính không Hodgkin (non-Hodgkin lymphoma – NHL) là một nhóm bệnh lý ác tính không đồng nhất xuất phát từ sự tăng sinh đơn dòng bất thường của các tế bào lympho B, lympho T hoặc tế bào giết tự nhiên (NK) tại các hạch bạch huyết hoặc mô lympho ngoài hạch.",{"id":59,"title":60,"term":59,"englishTitle":61,"definition":62,"discipline":39,"disciplineCode":40,"disciplineLabel":41,"disciplineColor":42,"disciplineIcon":43},"nội soi phóng đại","Nội soi phóng đại là gì? Các công bố khoa học về Nội soi phóng đại","magnifying endoscopy","là kỹ thuật nội soi tiêu hóa tiên tiến trang bị hệ thống thấu kính quang học cơ động cho phép phóng đại hình ảnh niêm mạc ống tiêu hóa lên từ 80 đến 150 lần, kết hợp nhuộm màu quang học ảo (NBI) để quan sát chi tiết cấu trúc vi mạch máu và vi bề mặt tuyến niêm mạc.",{"id":64,"title":65,"term":66,"englishTitle":67,"definition":68,"discipline":39,"disciplineCode":40,"disciplineLabel":41,"disciplineColor":42,"disciplineIcon":43},"chỉ số lâm sàng nha chu","Chỉ số lâm sàng nha chu là gì? Định nghĩa và ứng dụng","Chỉ số lâm sàng nha chu","periodontal clinical indices","Chỉ số lâm sàng nha chu là hệ thống các thang đo định lượng được chuẩn hóa trong nha khoa dùng để đánh giá mức độ tích tụ mảng bám, tình trạng viêm nướu, độ sâu túi nha chu và mức độ mất bám dính lâm sàng của mô nâng đỡ răng.",{"id":70,"title":71,"term":70,"englishTitle":72,"definition":73,"discipline":39,"disciplineCode":40,"disciplineLabel":41,"disciplineColor":42,"disciplineIcon":43},"tự kháng thể","Tự kháng thể là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan","autoantibody","Tự kháng thể là kháng thể do hệ miễn dịch sinh ra nhưng nhận diện và gắn đặc hiệu với các kháng nguyên nội sinh của chính cơ thể, là dấu ấn sinh học then chốt trong bệnh sinh và chẩn đoán bệnh lý tự miễn.",{"id":75,"title":76,"term":75,"englishTitle":77,"definition":78,"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":80,"title":81,"term":80,"englishTitle":82,"definition":83,"discipline":84,"disciplineCode":85,"disciplineLabel":86,"disciplineColor":87,"disciplineIcon":88},"tính thành thạo","Tính thành thạo là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học","language proficiency","Mức độ kiểm soát và năng lực sử dụng hiệu quả hệ thống ngôn ngữ của một cá nhân nhằm thực hiện các mục tiêu tiếp nhận, sản sinh, tương tác và truyền tải thông tin chính xác, phù hợp với chuẩn mực văn hóa xã hội trong các bối cảnh giao tiếp đa dạng.","SOCIAL_SCIENCES","social-sciences","Khoa học xã hội","#E08600","users",{"id":90,"title":91,"term":90,"englishTitle":92,"definition":93,"discipline":94,"disciplineCode":95,"disciplineLabel":96,"disciplineColor":97,"disciplineIcon":98},"hệ thống broer kaup kupershmidt","Hệ thống Broer-Kaup-Kupershmidt là gì? Nghiên cứu liên quan","Broer-Kaup-Kupershmidt system","Hệ phương trình vi phân đạo hàm riêng phi tuyến trong vật lý toán mô tả sự truyền sóng hai chiều của sóng nước dài có tính tán sắc trong kênh nông, nổi bật với tính khả tích hoàn toàn, cấu trúc đa Hamilton và sự tồn tại của các họ nghiệm soliton chính xác.","NATURAL_SCIENCES","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom"]