[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_s%E1%BB%91ng%20s%C3%B3t%20to%C3%A0n%20b%E1%BB%99{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_sống sót toàn bộ":41},{"code":4,"data":5,"meta":21},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":39,"vietnamLatest":40},[],[8,25],{"publicationId":9,"title":10,"originalTitle":11,"authorNames":12,"authorCount":16,"journalName":17,"vietnamJournal":18,"publishDate":19,"publishYear":20,"totalCitation":21,"url":22,"doi":23,"summary":24},"32cae8b6-bbd8-4fd9-a095-f9ace84b57ba","Tegafur–uracil sau phẫu thuật cho ung thư biểu mô phế quản giai đoạn I: dữ liệu thực tế đầu tiên với phân tích nhóm khám phá","Postoperative tegafur–uracil for stage I lung adenocarcinoma: first real-world data with an exploratory subgroup analysis",[13,14,15],"Ryo Miyata","Masatsugu Hamaji","Akiyoshi Nakakura",27,"The Japanese journal of surgery",false,"2022-07-02",2022,null,"https:\u002F\u002Flink.springer.com\u002Farticle\u002F10.1007\u002Fs00595-022-02546-z","10.1007\u002Fs00595-022-02546-z","\u003Cp>Nghiên cứu đoàn hệ đa trung tâm đánh giá dữ liệu thực tế về hiệu quả của hóa trị hỗ trợ tegafur-uracil sau phẫu thuật đối với cải thiện tỷ lệ \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">sống sót toàn bộ\u003C\u002Fb> ở bệnh nhân ung thư biểu mô tuyến phế quản giai đoạn I. Phương pháp ghép nối điểm xu hướng giúp kiểm soát các yếu tố gây nhiễu trong phân tích sống còn Kaplan-Meier. Kết quả thực nghiệm tái hiện xu hướng kéo dài thời gian sống của các thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên, đặc biệt ở nhóm tuổi 45 đến 75.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":26,"title":27,"originalTitle":28,"authorNames":29,"authorCount":33,"journalName":34,"vietnamJournal":18,"publishDate":35,"publishYear":20,"totalCitation":21,"url":36,"doi":37,"summary":38},"00a89df9-a1f5-4c6d-92c7-d73e2f2b4cb4","Tác động của chỉ số khối cơ thể và albumin huyết thanh đối với độ sống sót toàn bộ ở bệnh nhân ung thư trải qua phẫu thuật cắt tụy tá tràng: một nghiên cứu hồi cứu đơn trung tâm","Effects of body mass index and serum albumin on overall survival in patients with cancer undergoing pancreaticoduodenectomy: a single-center retrospective cohort study",[30,31,32],"Lei Cui","Huiping Yu","Qingmei Sun",6,"World Journal of Surgical Oncology","2022-07-01","https:\u002F\u002Fwjso.biomedcentral.com\u002Farticles\u002F10.1186\u002Fs12957-022-02678-z","10.1186\u002Fs12957-022-02678-z","\u003Cp>Nghiên cứu ung bướu hồi cứu trên 329 bệnh nhân phẫu thuật cắt tụy tá tràng nhằm phân tích liên quan giữa chỉ số khối cơ thể và \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">sống sót toàn bộ\u003C\u002Fb> (OS). Phân tích Kaplan-Meier và mô hình Cox chỉ ra nhóm có BMI dưới 25 kg\u002Fm2 đối mặt nguy cơ tử vong cao hơn rõ rệt (HR = 3,516). Dữ liệu lâm sàng cho thấy chỉ số BMI là yếu tố tiên lượng độc lập đối với thời gian \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">sống sót toàn bộ\u003C\u002Fb> của người bệnh.\u003C\u002Fp>",[],[],{"code":4,"data":42,"meta":21},{"id":43,"title":44,"description":45,"content":46,"term":43,"englishTitle":47,"synonyms":48,"definition":52,"discipline":53,"references":54,"faqs":79,"createUser":89,"publishUser":93,"keywords":97,"keywordCount":108,"enrichTopicLink":109,"status":110,"createTime":111,"updateTime":112,"publishTime":113,"linkEnrichedTime":114,"publicationScanTime":115,"contentErrorMessage":21,"viewCount":116,"relateTopics":117},"sống sót toàn bộ","Sống sót toàn bộ là gì? Tiêu chuẩn thử nghiệm ung thư","Sống sót toàn bộ là tiêu chuẩn vàng đánh giá hiệu quả kéo dài sự sống của các phác đồ điều trị ung thư trong nghiên cứu y học lâm sàng.","\u003Ch2>Định nghĩa sống sót toàn bộ (Overall Survival – OS)\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Sống sót toàn bộ (Overall Survival – OS) là một chỉ số trong nghiên cứu lâm sàng dùng để đo lường thời gian sống của bệnh nhân kể từ một mốc cụ thể, thường là ngày bắt đầu điều trị hoặc ngày chẩn đoán bệnh. Đây là thước đo khách quan, phản ánh khả năng kéo dài tuổi thọ của một can thiệp y tế bất kỳ mà không phân biệt nguyên nhân tử vong cụ thể.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Chỉ số OS được coi là tiêu chí đánh giá chuẩn (gold standard) trong các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22th%E1%BB%AD%20nghi%E1%BB%87m%20l%C3%A2m%20s%C3%A0ng%22%7D}} về ung thư, đặc biệt khi mục tiêu điều trị là cải thiện thời gian sống còn. OS bao gồm mọi nguyên nhân tử vong, do đó cung cấp bức tranh tổng thể về hiệu quả và độ an toàn của phương pháp điều trị.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>OS thường được biểu diễn qua đường cong sống sót Kaplan–Meier, giúp trực quan hóa xác suất sống của bệnh nhân theo thời gian và cho phép so sánh giữa các nhóm điều trị. Ngoài ung thư, OS còn được sử dụng trong các bệnh lý nặng như {{topic|%7B%22topic%22%3A%22b%E1%BB%87nh%20tim%20m%E1%BA%A1ch%22%7D}}, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22nhi%E1%BB%85m%20tr%C3%B9ng%20huy%E1%BA%BFt%22%7D}}, và các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22b%E1%BB%87nh%20l%C3%BD%20th%E1%BA%A7n%20kinh%22%7D}} tiến triển.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân biệt với các chỉ số sống sót khác\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>OS là chỉ số tổng quát, nhưng trong nghiên cứu lâm sàng, còn có nhiều chỉ số sống sót khác nhằm mục tiêu đánh giá cụ thể hơn từng khía cạnh của điều trị. Các chỉ số này giúp nhận biết sớm hiệu quả can thiệp mà không cần đợi đến khi có sự kiện tử vong xảy ra.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Bảng dưới đây tổng hợp các chỉ số sống sót phổ biến và sự khác biệt cơ bản với OS:\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Chỉ số\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Định nghĩa\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Điểm khác biệt chính so với OS\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Progression-Free Survival (PFS)\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Thời gian từ khi điều trị đến khi bệnh tiến triển hoặc tử vong\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Không phản ánh tất cả các nguyên nhân tử vong\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Disease-Free Survival (DFS)\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Thời gian {{topic|%7B%22topic%22%3A%22s%E1%BB%91ng%20kh%C3%B4ng%20t%C3%A1i%20ph%C3%A1t%22%7D}} sau khi điều trị triệt căn\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Áp dụng cho bệnh nhân đã đạt lui bệnh hoàn toàn\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Cancer-Specific Survival\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Thời gian sống đến khi tử vong do ung thư\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Loại trừ các nguyên nhân tử vong không liên quan đến ung thư\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\u003Cp>Việc lựa chọn chỉ số nào làm tiêu chí chính trong nghiên cứu phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu, giai đoạn bệnh, và đặc điểm bệnh nhân. Tuy nhiên, OS luôn là tiêu chí có độ tin cậy cao nhất trong việc đánh giá kết cục lâm sàng.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Cách tính sống sót toàn bộ\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>OS được tính bằng cách theo dõi từng bệnh nhân kể từ thời điểm bắt đầu nghiên cứu cho đến khi tử vong hoặc đến thời điểm phân tích dữ liệu. Những bệnh nhân chưa tử vong tại thời điểm phân tích được xem là dữ liệu kiểm duyệt (censored), tức là thời gian sống của họ vẫn chưa xác định đầy đủ.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Phương pháp Kaplan–Meier là kỹ thuật phổ biến để ước tính xác suất sống tại từng thời điểm:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">S(t) = \\prod_{i:t_i \\leq t} \\left(1 - \\frac{d_i}{n_i} \\right)\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong đó:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> t_i \u003C\u002Fscript>: thời điểm có sự kiện tử vong\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> d_i \u003C\u002Fscript>: số ca tử vong tại thời điểm \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> t_i \u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> n_i \u003C\u002Fscript>: số bệnh nhân còn sống ngay trước \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> t_i \u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Ước tính OS có thể được biểu diễn dưới dạng:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Tỷ lệ sống còn sau 1, 3, 5 năm\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Thời gian sống trung vị (median OS): thời điểm mà 50% bệnh nhân đã tử vong\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Phần mềm thống kê như R, SAS hoặc SPSS thường được sử dụng để tính toán và biểu diễn các thông số này dưới dạng biểu đồ Kaplan–Meier và bảng phân tích sống sót.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ý nghĩa trong nghiên cứu lâm sàng\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Sống sót toàn bộ là tiêu chí đánh giá hiệu quả lâm sàng có tính chính xác cao và ít bị ảnh hưởng bởi sai lệch chủ quan. Vì chỉ tính đến thời điểm tử vong, OS là chỉ số phản ánh rõ ràng mục tiêu “cải thiện sống còn” trong điều trị các bệnh ung thư tiến triển hoặc bệnh mạn tính nguy hiểm.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong quy trình đánh giá thuốc mới, các cơ quan như FDA (Hoa Kỳ) và EMA (Châu Âu) thường ưu tiên OS như là tiêu chí chính để phê duyệt thuốc. Khi OS được cải thiện có ý nghĩa thống kê và lâm sàng, điều này được xem là bằng chứng rõ ràng nhất cho hiệu quả của can thiệp điều trị (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.fda.gov\u002Fmedia\u002F71195\u002Fdownload\" target=\"_blank\">FDA Guidance – Cancer Drug Approval\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Tuy nhiên, một số nghiên cứu phải đối mặt với thách thức khi sử dụng OS như tiêu chí chính vì cần thời gian theo dõi lâu dài, nhất là khi bệnh nhân sống lâu hoặc điều trị hiệu quả. Do đó, trong nhiều thử nghiệm giai đoạn sớm hoặc ở nhóm bệnh nhân tiên lượng tốt, các chỉ số thay thế như PFS hoặc tỷ lệ đáp ứng khách quan (ORR) được sử dụng.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Yếu tố ảnh hưởng đến sống sót toàn bộ\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Sống sót toàn bộ (OS) chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố lâm sàng và cá nhân, không chỉ phụ thuộc vào bản thân can thiệp điều trị. Hiểu rõ các yếu tố này giúp các nhà nghiên cứu điều chỉnh mô hình phân tích và lựa chọn quần thể nghiên cứu phù hợp hơn trong thử nghiệm lâm sàng.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các yếu tố thường được đánh giá bao gồm:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Giai đoạn bệnh:\u003C\u002Fstrong> ở giai đoạn muộn, OS thấp hơn do khả năng điều trị giới hạn\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Loại mô bệnh học:\u003C\u002Fstrong> ví dụ ung thư biểu mô tuyến có tiên lượng tốt hơn ung thư tế bào nhỏ\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Hiệu quả của điều trị nền (background therapy):\u003C\u002Fstrong> ảnh hưởng lớn đến thời gian sống còn\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Bệnh đồng mắc (comorbidity):\u003C\u002Fstrong> tim mạch, đái tháo đường, suy gan thận làm tăng nguy cơ tử vong\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Chất lượng chăm sóc:\u003C\u002Fstrong> bao gồm khả năng tiếp cận y tế, chuyên môn bệnh viện, hỗ trợ xã hội\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Để kiểm soát các yếu tố gây nhiễu này, các nghiên cứu thường sử dụng {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%C3%B4%20h%C3%ACnh%20h%E1%BB%93i%20quy%22%7D}} Cox đa biến (multivariable Cox regression) nhằm điều chỉnh tác động tương đối của từng yếu tố lên OS.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng trong so sánh hiệu quả điều trị\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Chỉ số OS là tiêu chí lý tưởng để so sánh hiệu quả của hai hoặc nhiều phương pháp điều trị trong thử nghiệm lâm sàng, đặc biệt là trong ung thư học. Phân tích sống sót cho phép đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm điều trị dựa trên các chỉ số như {{topic|%7B%22topic%22%3A%22t%E1%BB%B7%20l%E1%BB%87%20s%E1%BB%91ng%20c%C3%B2n%22%7D}}, thời gian sống trung vị và hazard ratio.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Hazard Ratio (HR)\u003C\u002Fstrong> là thước đo quan trọng trong phân tích sống sót, được định nghĩa là:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">HR = \\frac{hazard_{treatment}}{hazard_{control}}\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong đó hazard thể hiện xác suất tử vong tức thời tại một thời điểm nhất định. Nếu HR < 1 nghĩa là nhóm điều trị có nguy cơ tử vong thấp hơn nhóm chứng.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Bảng minh họa ý nghĩa lâm sàng của HR:\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>HR\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Giải thích\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>HR = 1\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Không có sự khác biệt giữa hai nhóm\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>HR < 1\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Điều trị giúp giảm nguy cơ tử vong\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>HR > 1\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Điều trị làm tăng nguy cơ tử vong\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\u003Cp>Phân tích sống sót cũng thường đi kèm với kiểm định log-rank để xác định sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các đường cong Kaplan–Meier của hai nhóm hay không.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Hạn chế và thách thức\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Dù là chỉ số đáng tin cậy, OS cũng có một số hạn chế trong nghiên cứu thực tế. Thứ nhất, thời gian theo dõi dài để thu đủ số lượng sự kiện tử vong khiến quá trình thu thập và phân tích dữ liệu tốn kém và kéo dài. Điều này gây khó khăn đặc biệt trong các bệnh lý tiến triển chậm hoặc khi điều trị mới có tác dụng kéo dài thời gian sống đáng kể.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Thứ hai, OS có thể bị ảnh hưởng bởi các phương pháp điều trị tiếp theo (post-progression treatment), khiến kết quả khó phản ánh hiệu quả riêng biệt của liệu pháp được nghiên cứu ban đầu. Trong một số nghiên cứu, các bệnh nhân sau khi rút khỏi nhóm chứng có thể chuyển sang dùng thuốc thử nghiệm, dẫn đến \"cross-over\" và làm mờ hiệu ứng điều trị.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Thứ ba, việc xác định nguyên nhân tử vong trong thực hành thực tế không phải lúc nào cũng rõ ràng, đặc biệt trong các bệnh nhân lớn tuổi, đa bệnh nền. Do đó, OS dù khách quan nhưng vẫn cần được đánh giá song song với các chỉ số khác như PFS và chất lượng sống (QoL).\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tương lai của chỉ số OS trong nghiên cứu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong bối cảnh liệu pháp nhắm trúng đích, miễn dịch học ung thư và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22y%20h%E1%BB%8Dc%20ch%C3%ADnh%20x%C3%A1c%22%7D}} phát triển mạnh, OS vẫn giữ vai trò quan trọng nhưng không còn là tiêu chí duy nhất. Các mô hình phân tích hiện đại kết hợp thêm chỉ số chất lượng sống (HRQoL), dữ liệu thật (real-world evidence) và thời gian duy trì đáp ứng (duration of response) để có cái nhìn toàn diện hơn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Sự tích hợp giữa OS với dữ liệu điện tử từ hệ thống bệnh viện (EHR), cơ sở dữ liệu quốc gia và phân tích dữ liệu lớn (big data) đang mở ra hướng tiếp cận mới cho nghiên cứu hậu phê duyệt (post-marketing). Những dữ liệu này cho phép cập nhật chỉ số OS trong dân số thực tế thay vì chỉ trong quần thể nghiên cứu chặt chẽ.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Hơn nữa, các cơ quan như FDA và EMA hiện cũng khuyến khích sử dụng các mô hình kết hợp giữa OS và chỉ số lâm sàng khác để đánh giá hiệu quả và tác động lâu dài của {{topic|%7B%22topic%22%3A%22can%20thi%E1%BB%87p%20y%20t%E1%BA%BF%22%7D}} trên cả bình diện cá nhân và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%E1%BB%87%20th%E1%BB%91ng%20y%20t%E1%BA%BF%22%7D}}.\u003C\u002Fp>","overall survival",[49,50,51],"thời gian sống thêm toàn bộ","tỷ lệ sống còn toàn bộ","OS","Sống sót toàn bộ là khoảng thời gian tính từ ngày bệnh nhân được chẩn đoán, phân nhóm ngẫu nhiên hoặc bắt đầu điều trị cho đến khi tử vong do bất kỳ nguyên nhân nào.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES",[55,63,71],{"citationText":56,"title":57,"authors":58,"source":59,"year":60,"doi":61,"url":62},"Kaplan, E. L., & Meier, P. (1958). Nonparametric Estimation from Incomplete Observations. Journal of the American Statistical Association, 53(282), 457-481.","Nonparametric Estimation from Incomplete Observations","Kaplan, E. L., Meier, P.","Journal of the American Statistical Association",1958,"10.1080\u002F01621459.1958.10501452","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1080\u002F01621459.1958.10501452",{"citationText":64,"title":65,"authors":66,"source":67,"year":68,"doi":69,"url":70},"Cox, D. R. (1972). Regression Models and Life-Tables. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 34(2), 187-202.","Regression Models and Life-Tables","Cox, D. R.","Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological)",1972,"10.1111\u002Fj.2517-6161.1972.tb00899.x","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1111\u002Fj.2517-6161.1972.tb00899.x",{"citationText":72,"title":73,"authors":74,"source":75,"year":76,"doi":77,"url":78},"Eisenhauer, E. A., Therasse, P., Bogaerts, J., Schwartz, L. H., Sargent, D., Ford, R., Dancey, J., Arbuck, S., Gwyther, S., Mooney, M., Rubinstein, L., Shankar, L., Dodd, L., Kaplan, R., Lacombe, D., & Verweij, J. (2009). New response evaluation criteria in solid tumours: Revised RECIST guideline (version 1.1). European Journal of Cancer, 45(2), 228-247.","New response evaluation criteria in solid tumours: Revised RECIST guideline (version 1.1)","Eisenhauer, E. A., Therasse, P., Bogaerts, J., Schwartz, L. H., Sargent, D., Ford, R., Dancey, J., Arbuck, S., Gwyther, S., Mooney, M., Rubinstein, L., Shankar, L., Dodd, L., Kaplan, R., Lacombe, D., Verweij, J.","European Journal of Cancer",2009,"10.1016\u002Fj.ejca.2008.10.026","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1016\u002Fj.ejca.2008.10.026",[80,83,86],{"question":81,"answer":82},"Vì sao Sống sót toàn bộ (OS) được xem là 'tiêu chuẩn vàng' trong thử nghiệm lâm sàng ung thư?","OS là kết cục khách quan, chính xác nhất và không phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của bác sĩ chẩn đoán hình ảnh, phản ánh trực tiếp lợi ích kéo dài sự sống thực tế mà liệu pháp điều trị mang lại cho bệnh nhân.",{"question":84,"answer":85},"Sự khác biệt giữa Sống sót toàn bộ (OS) và Sống sót không bệnh tiến triển (PFS)?","PFS (Progression-Free Survival) đo thời gian từ khi bắt đầu điều trị đến khi khối u tiến triển xấu đi hoặc tử vong do mọi nguyên nhân; trong khi OS chỉ tính sự kiện tử vong bất kể khối u có tiến triển trong quá trình theo dõi hay không.",{"question":87,"answer":88},"Tỷ số nguy cơ (Hazard Ratio - HR) dưới 1.0 mang ý nghĩa gì?","HR \u003C 1.0 biểu thị rằng nhóm điều trị thử nghiệm có nguy cơ tử vong tại bất kỳ thời điểm nào thấp hơn so với nhóm chứng (ví dụ HR = 0.70 nghĩa là giảm được 30% nguy cơ tử vong).",{"id":90,"researcherId":21,"name":91,"imageUrl":92},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":94,"researcherId":21,"name":95,"imageUrl":96},2889,"Lê Xuân Niên","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLuyWIkhyP2W5E59cKwN7ciI2nbjMGUpXO9rVQquC826ujzkqhU=s96-c",[98,99,100,101,102,103,104,105,106,107],"thử nghiệm lâm sàng","bệnh tim mạch","nhiễm trùng huyết","bệnh lý thần kinh","sống không tái phát","mô hình hồi quy","tỷ lệ sống còn","y học chính xác","can thiệp y tế","hệ thống y tế",10,true,"PUBLISHED","2025-07-13T02:19:59.646+00:00","2026-09-04T03:08:48.408+00:00","2025-07-16T16:45:53.688+00:00","2026-09-04T03:08:45.628+00:00","2026-09-03T11:21:55.386+00:00",475,[118,121,124,127,130,133,136,139,142,145],{"id":119,"title":120,"term":119,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"thang điểm morisky 8","Thang điểm morisky 8 là gì? Các công bố khoa học về Thang điểm morisky 8",{"id":122,"title":123,"term":122,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"nghiên cứu hồi cứu","Nghiên cứu hồi cứu là gì? Các nghiên cứu khoa học về Nghiên cứu hồi cứu",{"id":125,"title":126,"term":125,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"mô hình bệnh tật","Mô hình bệnh tật là gì? Các nghiên cứu về Mô hình bệnh tật",{"id":128,"title":129,"term":128,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"nghiên cứu liên ngành","Nghiên cứu liên ngành là gì? Các nghiên cứu khoa học",{"id":131,"title":132,"term":131,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"chuột cống trắng","Chuột cống trắng là gì? Các công bố khoa học về Chuột cống trắng",{"id":134,"title":135,"term":134,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"đánh giá kinh tế y tế","Đánh giá kinh tế y tế là gì? Nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":137,"title":138,"term":137,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"yếu tố ảnh hưởng","Yếu tố ảnh hưởng là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":140,"title":141,"term":140,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"chi phí y tế trực tiếp","Chi phí y tế trực tiếp là gì? Nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":143,"title":144,"term":143,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"whoqol bref","WHOQOL-BREF là gì? Các nghiên cứu khoa học về WHOQOL-BREF",{"id":146,"title":147,"term":146,"englishTitle":21,"definition":21,"discipline":21,"disciplineCode":21,"disciplineLabel":21,"disciplineColor":21,"disciplineIcon":21},"sf 36","SF-36 là gì? Các công bố nghiên cứu khoa học về SF-36"]