[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_t%E1%BB%B7%20l%E1%BB%87%20s%E1%BB%91ng%20s%C3%B3t{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_tỷ lệ sống sót":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":40,"createUser":50,"publishUser":54,"keywords":58,"keywordCount":10,"enrichTopicLink":59,"status":60,"createTime":61,"updateTime":62,"publishTime":63,"linkEnrichedTime":10,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":64,"relateTopics":65},"tỷ lệ sống sót","Tỷ lệ sống sót là gì? Các công bố khoa học về Tỷ lệ sống sót","Tỷ lệ sống sót là chỉ số thể hiện phần trăm bệnh nhân còn sống sau một khoảng thời gian nhất định kể từ khi được chẩn đoán hoặc điều trị bệnh. Chỉ số này phản ánh tiên lượng và hiệu quả điều trị, thường được tính theo mốc 1 năm, 5 năm hoặc lâu hơn tùy loại bệnh và phương pháp theo dõi. ","\u003Cp>\u003Cstrong>tỷ lệ sống sót\u003C\u002Fstrong> (survival rate) là Tỷ lệ sống sót (Survival Rate) là một chỉ số dịch tễ học và thống kê y sinh học phản ánh tỷ lệ phần trăm số cá thể trong một nhóm nghiên cứu còn sống sau một khoảng thời gian xác định kể từ thời điểm chẩn đoán, điều trị hoặc bắt đầu theo dõi.\u003C\u002Fp>\n\u003Ctxt>\n\u003Ch2>Định nghĩa tỷ lệ sống sót\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTỷ lệ sống sót (\u003Cem>survival rate\u003C\u002Fem>) là chỉ số thống kê thể hiện phần trăm số người vẫn còn sống sau một khoảng thời gian nhất định kể từ khi được chẩn đoán mắc bệnh hoặc bắt đầu điều trị. Thông thường, tỷ lệ này được dùng để đánh giá tiên lượng của một bệnh lý, đặc biệt là trong các bệnh nặng như ung thư, suy tim, hoặc sau can thiệp y học lớn như ghép tạng.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nChỉ số này giúp phản ánh hiệu quả điều trị, tốc độ tiến triển bệnh và khả năng phục hồi của bệnh nhân trong từng giai đoạn bệnh. Tùy thuộc vào mục tiêu nghiên cứu hoặc phân tích lâm sàng, thời gian theo dõi có thể là 1 năm, 3 năm, 5 năm, 10 năm hoặc lâu hơn. Ví dụ, tỷ lệ sống sót 5 năm là phần trăm số bệnh nhân còn sống sau 5 năm kể từ thời điểm chẩn đoán hoặc bắt đầu điều trị.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTỷ lệ sống sót thường được công bố rộng rãi bởi các tổ chức y tế lớn như SEER (Hoa Kỳ) hoặc WHO. Đây là một công cụ hỗ trợ đắc lực trong truyền thông y tế, tư vấn bệnh nhân và ra quyết định điều trị.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Công thức và cách tính tỷ lệ sống sót\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTỷ lệ sống sót được tính theo công thức cơ bản như sau:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\n\u003Ccode>\n\\text{Tỷ lệ sống sót} = \\frac{\\text{Số người còn sống sau thời gian theo dõi}}{\\text{Tổng số người ban đầu}} \\times 100\\%\n\u003C\u002Fcode>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nVí dụ, nếu trong một nghiên cứu có 1.000 bệnh nhân ung thư được chẩn đoán vào năm 2015, và đến năm 2020 có 720 người vẫn còn sống, thì tỷ lệ sống sót 5 năm là:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\n\u003Ccode>\n\\frac{720}{1000} \\times 100\\% = 72\\%\n\u003C\u002Fcode>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong thực hành lâm sàng và nghiên cứu, việc tính tỷ lệ sống sót không chỉ dừng ở công thức đơn giản. Các phương pháp thống kê như Kaplan-Meier và bảng sống (life table method) thường được sử dụng để ước lượng tỷ lệ sống sót trong điều kiện dữ liệu bị kiểm duyệt (censored data), tức là khi không phải tất cả bệnh nhân đều được theo dõi đến cuối kỳ.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCác yếu tố cần xác định rõ khi tính tỷ lệ sống sót bao gồm:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Thời điểm bắt đầu theo dõi (ngày chẩn đoán, ngày phẫu thuật...)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Khoảng thời gian theo dõi (1 năm, 5 năm, 10 năm...)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Số bệnh nhân còn sống tại thời điểm kết thúc theo dõi\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Số bệnh nhân mất dấu (lost to follow-up)\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Các loại tỷ lệ sống sót\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTỷ lệ sống sót không phải là một chỉ số đơn lẻ mà bao gồm nhiều biến thể, tùy thuộc vào mục tiêu phân tích và phương pháp tính. Dưới đây là các loại phổ biến:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Tỷ lệ sống sót tổng thể (Overall Survival - OS):\u003C\u002Fstrong> Tính tất cả các nguyên nhân tử vong, phản ánh khả năng sống nói chung của bệnh nhân.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Tỷ lệ sống sót đặc hiệu theo bệnh (Disease-Specific Survival - DSS):\u003C\u002Fstrong> Chỉ tính những người chết vì bệnh đang nghiên cứu, loại trừ các nguyên nhân tử vong khác.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Tỷ lệ sống sót tương đối (Relative Survival Rate):\u003C\u002Fstrong> So sánh tỷ lệ sống sót của nhóm bệnh nhân với nhóm dân số tương tự nhưng không mắc bệnh.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Tỷ lệ sống sót không bệnh (Disease-Free Survival - DFS):\u003C\u002Fstrong> Phần trăm bệnh nhân sống mà không có dấu hiệu tái phát hoặc tiến triển bệnh.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nMỗi loại tỷ lệ sống sót phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu khác nhau. Ví dụ, DFS thường được dùng trong thử nghiệm lâm sàng để đánh giá thời gian tái phát sau điều trị ung thư. Trong khi đó, OS thường được dùng trong đánh giá toàn diện kết quả điều trị tại cộng đồng.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nDưới đây là bảng so sánh nhanh giữa các loại tỷ lệ sống sót:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Loại tỷ lệ sống sót\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Ý nghĩa\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Ưu điểm\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Hạn chế\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Overall Survival (OS)\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Tỷ lệ sống bất kể nguyên nhân tử vong\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Dễ đo lường, rõ ràng\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Không phân biệt nguyên nhân chết\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Disease-Specific Survival (DSS)\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Tính riêng tử vong do bệnh nghiên cứu\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Phản ánh chính xác tác động bệnh\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Cần xác định chính xác nguyên nhân tử vong\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Relative Survival Rate\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>So với dân số chung tương ứng\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Không cần nguyên nhân tử vong cụ thể\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Không cá nhân hóa dữ liệu\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Disease-Free Survival (DFS)\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Sống mà không có tái phát\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Đo sớm hiệu quả điều trị\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Không tính đến tử vong do nguyên nhân khác\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng trong nghiên cứu ung thư và lâm sàng\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTỷ lệ sống sót có vai trò quan trọng trong thống kê ung thư, giúp đánh giá tiên lượng và hiệu quả điều trị qua thời gian. Đặc biệt, tỷ lệ sống sót 5 năm là chỉ số chuẩn trong nhiều báo cáo và nghiên cứu dịch tễ học.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nDữ liệu từ hệ thống SEER (Hoa Kỳ) cung cấp tỷ lệ sống sót theo loại ung thư, độ tuổi, chủng tộc và giai đoạn bệnh. Ví dụ, tỷ lệ sống sót 5 năm cho ung thư tuyến giáp giai đoạn khu trú lên tới 98%, trong khi ung thư tụy chỉ đạt khoảng 12%.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nThông tin này không chỉ giúp bác sĩ ra quyết định điều trị mà còn giúp bệnh nhân hiểu rõ tiên lượng, từ đó chuẩn bị tâm lý và lên kế hoạch chăm sóc phù hợp.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nNgoài ung thư, tỷ lệ sống sót cũng được sử dụng trong các bệnh lý mạn tính như suy tim, bệnh thận giai đoạn cuối, hoặc trong nghiên cứu hiệu quả can thiệp như phẫu thuật ghép gan, ghép thận, hồi sức tích cực.\n\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Ftxt>\n\u003Ctxt>\n\u003Ch2>Yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ sống sót\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTỷ lệ sống sót của bệnh nhân không phải là con số ngẫu nhiên mà chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố nội tại và ngoại cảnh. Hiểu rõ các yếu tố này giúp bác sĩ đánh giá chính xác tiên lượng và điều chỉnh kế hoạch điều trị phù hợp.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMột số yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến tỷ lệ sống sót bao gồm:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Giai đoạn bệnh khi chẩn đoán:\u003C\u002Fstrong> Đây là yếu tố tiên lượng hàng đầu trong các bệnh ung thư. Chẩn đoán ở giai đoạn sớm giúp cải thiện tỷ lệ sống đáng kể.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Tuổi và giới:\u003C\u002Fstrong> Người trẻ tuổi thường có tỷ lệ sống tốt hơn người cao tuổi. Giới tính cũng có thể ảnh hưởng do sinh lý học và khác biệt trong đáp ứng điều trị.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Bệnh đi kèm:\u003C\u002Fstrong> Các bệnh lý mạn tính như đái tháo đường, tăng huyết áp, suy thận mạn làm giảm khả năng phục hồi và tăng nguy cơ tử vong sớm.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Điều kiện kinh tế - xã hội:\u003C\u002Fstrong> Thu nhập, trình độ học vấn và khả năng tiếp cận dịch vụ y tế ảnh hưởng lớn đến hiệu quả điều trị và theo dõi bệnh.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Chiến lược điều trị:\u003C\u002Fstrong> Sự lựa chọn và tuân thủ điều trị như phẫu thuật, hóa trị, xạ trị hoặc liệu pháp đích có thể thay đổi kết quả sống còn.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nVí dụ, theo dữ liệu từ SEER, tỷ lệ sống sót 5 năm đối với ung thư đại trực tràng giai đoạn khu trú là khoảng 90%, nhưng giảm xuống còn khoảng 15% nếu phát hiện ở giai đoạn di căn xa.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>So sánh với tỷ lệ tử vong và tỷ lệ sống thêm trung bình\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTỷ lệ sống sót không nên nhầm lẫn với tỷ lệ tử vong. Trong khi tỷ lệ tử vong (\u003Cem>mortality rate\u003C\u002Fem>) đo lường số người chết trong toàn bộ quần thể, thì tỷ lệ sống sót chỉ áp dụng cho nhóm người mắc bệnh hoặc tham gia điều trị.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nNgoài ra, tỷ lệ sống sót cũng khác với thời gian sống thêm trung bình (\u003Cem>median survival time\u003C\u002Fem>) – là thời điểm tại đó 50% bệnh nhân vẫn còn sống. Đây là chỉ số quan trọng trong các nghiên cứu lâm sàng, đặc biệt trong bệnh có tiên lượng kém.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\n\u003Ccode>\n\\text{Median survival time} = t \\text{ tại đó } S(t) = 0.5\n\u003C\u002Fcode>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nVí dụ, nếu đồ thị sống cho thấy tại thời điểm 24 tháng, chỉ còn 50% bệnh nhân còn sống, thì thời gian sống thêm trung bình là 24 tháng. Trong nhiều trường hợp, chỉ số này dễ hiểu và trực quan hơn so với tỷ lệ sống sót theo năm.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân tích sống và đường cong Kaplan-Meier\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nPhân tích sống (\u003Cem>survival analysis\u003C\u002Fem>) là một nhánh của thống kê sinh học chuyên xử lý dữ liệu có yếu tố thời gian và kiểm duyệt. Trong đó, phương pháp Kaplan-Meier được sử dụng phổ biến để ước lượng hàm sống – tỷ lệ bệnh nhân còn sống tại một thời điểm bất kỳ.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCông thức Kaplan-Meier tính xác suất sống sót tại thời điểm t:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\n\u003Ccode>\nS(t) = \\prod_{t_i \\leq t} \\left(1 - \\frac{d_i}{n_i} \\right)\n\u003C\u002Fcode>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong đó:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Ccode>t_i\u003C\u002Fcode>: thời điểm có ca tử vong\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ccode>d_i\u003C\u002Fcode>: số ca tử vong tại \u003Ccode>t_i\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ccode>n_i\u003C\u002Fcode>: số bệnh nhân còn theo dõi ngay trước \u003Ccode>t_i\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nĐường cong Kaplan-Meier được biểu diễn dưới dạng bậc thang, với mỗi bước giảm thể hiện một ca tử vong. Phép kiểm định log-rank test thường được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa các nhóm (ví dụ: nam vs nữ, điều trị A vs B).\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Hạn chế và sai số trong tính toán\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nMặc dù rất hữu ích, tỷ lệ sống sót vẫn có những hạn chế cần lưu ý khi phân tích hoặc truyền thông số liệu:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Mất dấu bệnh nhân:\u003C\u002Fstrong> Những người bỏ theo dõi hoặc chuyển viện có thể làm sai lệch ước lượng.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Thời gian theo dõi không đủ:\u003C\u002Fstrong> Các bệnh có tiến triển chậm cần theo dõi lâu dài mới đánh giá chính xác được.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Sai lệch chọn mẫu:\u003C\u002Fstrong> Nghiên cứu thực hiện tại các trung tâm chuyên sâu có thể không đại diện cho toàn dân số.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Không phân biệt rõ nguyên nhân tử vong:\u003C\u002Fstrong> Đặc biệt là khi dùng tỷ lệ sống tổng thể thay vì đặc hiệu theo bệnh.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nNgoài ra, trong thực tế, bệnh nhân có thể chết vì nhiều nguyên nhân đồng thời, gây khó khăn trong việc xác định mối quan hệ nhân quả rõ ràng giữa bệnh chính và tử vong.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Vai trò trong hoạch định chính sách và chăm sóc bệnh nhân\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTỷ lệ sống sót là dữ liệu thiết yếu cho việc xây dựng chiến lược y tế, đặc biệt trong phòng ngừa, tầm soát và điều trị bệnh mạn tính. Nó giúp nhà quản lý đánh giá hiệu quả chương trình tầm soát ung thư, hiệu quả thuốc mới hoặc mô hình chăm sóc tích hợp.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nỞ cấp độ cá nhân, chỉ số này hỗ trợ bác sĩ trong tư vấn tiên lượng cho bệnh nhân, từ đó giúp bệnh nhân và gia đình có kế hoạch tài chính, tinh thần và chăm sóc cuối đời phù hợp. \n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTỷ lệ sống sót cũng đóng vai trò trung tâm trong các nghiên cứu đánh giá chi phí-hiệu quả (\u003Cem>cost-effectiveness analysis\u003C\u002Fem>) của phương pháp điều trị mới – một yếu tố then chốt trong xét duyệt bảo hiểm y tế tại nhiều quốc gia.\n\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftxt>","survival rate",[19,20],"tỷ lệ sống còn","survival analysis","Tỷ lệ sống sót (Survival Rate) là một chỉ số dịch tễ học và thống kê y sinh học phản ánh tỷ lệ phần trăm số cá thể trong một nhóm nghiên cứu còn sống sau một khoảng thời gian xác định kể từ thời điểm chẩn đoán, điều trị hoặc bắt đầu theo dõi.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES",[24,32],{"citationText":25,"title":26,"authors":27,"source":28,"year":29,"doi":30,"url":31},"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, Meier","Journal of the American Statistical Association",1958,"10.1080\u002F01621459.1958.10501452","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1080\u002F01621459.1958.10501452",{"citationText":33,"title":34,"authors":35,"source":36,"year":37,"doi":38,"url":39},"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","Journal of the Royal Statistical Society",1972,"10.1111\u002Fj.2517-6161.1972.tb00899.x","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1111\u002Fj.2517-6161.1972.tb00899.x",[41,44,47],{"question":42,"answer":43},"Tỷ lệ sống sau 5 năm (5-year survival rate) có ý nghĩa gì trong ung thư học?","Là thước đo chuẩn quốc tế để đánh giá hiệu quả của các phác đồ điều trị ung thư và tiên lượng sống còn của bệnh nhân sau can thiệp.",{"question":45,"answer":46},"Phương pháp thống kê phổ biến nhất để phân tích sống sót là gì?","Đường cong sống sót Kaplan-Meier ước tính hàm sống còn và mô hình hồi quy đa biến rủi ro tỷ lệ Cox (Cox Proportional Hazards).",{"question":48,"answer":49},"Sự khác biệt giữa tỷ lệ sống sót toàn bộ (OS) và tỷ lệ sống không tiến triển (PFS)?","OS (Overall Survival) tính đến tử vong do mọi nguyên nhân, còn PFS (Progression-Free Survival) tính khoảng thời gian bệnh nhân sống mà bệnh không bị tái phát hay tiến triển nặng hơn.",{"id":51,"researcherId":10,"name":52,"imageUrl":53},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":55,"researcherId":10,"name":56,"imageUrl":57},2889,"Lê Xuân Niên","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLuyWIkhyP2W5E59cKwN7ciI2nbjMGUpXO9rVQquC826ujzkqhU=s96-c",[13],false,"PUBLISHED","2025-01-04T10:20:38.220+00:00","2026-08-24T05:09:15.398+00:00","2025-09-06T14:13:49.882+00:00",319,[66,69,72,81,87,93,103,109,114,119],{"id":67,"title":68,"term":67,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"cá bơn","Cá bơn là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":70,"title":71,"term":70,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"phát triển cây con","Phát triển cây con là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":73,"title":74,"term":73,"englishTitle":75,"definition":76,"discipline":22,"disciplineCode":77,"disciplineLabel":78,"disciplineColor":79,"disciplineIcon":80},"probiotics","Probiotics là gì? Các công bố khoa học về Probiotics","Probiotics","Probiotics là các vi sinh vật sống, khi được bổ sung với số lượng đầy đủ, mang lại lợi ích sức khỏe rõ rệt cho vật chủ thông qua việc cân bằng hệ vi sinh đường ruột và điều hòa đáp ứng miễn dịch.","medical-health-sciences","Khoa học y - dược","#D6336C","stethoscope",{"id":82,"title":83,"term":84,"englishTitle":85,"definition":86,"discipline":22,"disciplineCode":77,"disciplineLabel":78,"disciplineColor":79,"disciplineIcon":80},"dấu ấn miễn dịch her2","Dấu ấn miễn dịch her2 là gì? Các công bố khoa học về Dấu ấn miễn dịch her2","Dấu ấn miễn dịch HER2","HER2 immunohistochemistry \u002F Human epidermal growth factor receptor 2","Dấu ấn miễn dịch HER2 là kỹ thuật xét nghiệm hóa mô miễn dịch (IHC) xác định mức độ bộc lộ quá mức của protein thụ thể yếu tố tăng trưởng biểu bì số 2 (ErbB2\u002FHER2) trên màng tế bào u, đóng vai trò chỉ dấu sinh học then chốt trong phân loại phân tử và chỉ định liệu pháp kháng HER2 cho bệnh nhân ung thư vú và ung thư dạ dày.",{"id":88,"title":89,"term":90,"englishTitle":91,"definition":92,"discipline":22,"disciplineCode":77,"disciplineLabel":78,"disciplineColor":79,"disciplineIcon":80},"chỉ số dinh dưỡng tiên lượng","Chỉ số dinh dưỡng tiên lượng là gì? Các nghiên cứu khoa học","Chỉ số dinh dưỡng tiên lượng","Prognostic nutritional index","Chỉ số dinh dưỡng tiên lượng (PNI) là một chỉ số sinh học kết hợp giữa nồng độ albumin huyết thanh và tổng số lượng tế bào lympho máu ngoại vi, được sử dụng để đánh giá tình trạng dinh dưỡng, chức năng miễn dịch và tiên lượng sống sau phẫu thuật hoặc điều trị ung thư.",{"id":94,"title":95,"term":94,"englishTitle":96,"definition":97,"discipline":98,"disciplineCode":99,"disciplineLabel":100,"disciplineColor":101,"disciplineIcon":102},"cá lóc bông","Cá lóc bông là gì? Các nghiên cứu khoa học về cá lóc bông","Giant snakehead \u002F Channa micropeltes","Cá lóc bông (Channa micropeltes) là loài cá săn mồi nước ngọt kích thước lớn thuộc họ Channidae, phân bố tự nhiên ở Đông Nam Á và có giá trị kinh tế quan trọng trong ngành nuôi trồng thủy sản nước ngọt.","AGRICULTURAL_SCIENCES","agricultural-sciences","Khoa học nông nghiệp","#2F9E44","sprout",{"id":104,"title":105,"term":106,"englishTitle":107,"definition":108,"discipline":22,"disciplineCode":77,"disciplineLabel":78,"disciplineColor":79,"disciplineIcon":80},"ung thư dạ dày sớm","Ung thư dạ dày sớm là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Ung thư dạ dày sớm","Early gastric cancer (EGC)","Ung thư dạ dày sớm là ung thư biểu mô tuyến của dạ dày mà tổn thương xâm lấn giới hạn ở lớp niêm mạc hoặc dưới niêm mạc, không phụ thuộc vào tình trạng di căn hạch bạch huyết vùng.",{"id":110,"title":111,"term":110,"englishTitle":112,"definition":113,"discipline":22,"disciplineCode":77,"disciplineLabel":78,"disciplineColor":79,"disciplineIcon":80},"tiên lượng bệnh","Tiên lượng bệnh là gì? Định nghĩa và cơ chế","Prognosis \u002F Disease prognosis","Tiên lượng bệnh là dự báo y khoa có căn cứ khoa học về diễn tiến tự nhiên, nguy cơ biến chứng, khả năng hồi phục hoặc thời gian sống thêm của bệnh nhân dựa trên tổng hợp các chỉ số lâm sàng, sinh học và giải phẫu bệnh.",{"id":115,"title":116,"term":115,"englishTitle":117,"definition":118,"discipline":22,"disciplineCode":77,"disciplineLabel":78,"disciplineColor":79,"disciplineIcon":80},"trẻ đẻ non","Trẻ đẻ non là gì? Các công bố khoa học về Trẻ đẻ non","Preterm Infant","Trẻ đẻ non (trẻ sinh non) là trẻ sơ sinh chào đời trước 37 tuần thai kỳ trọn vẹn (dưới 259 ngày), đối mặt với nguy cơ cao về suy hô hấp, xuất huyết não thất, viêm ruột hoại tử và di chứng phát triển thần kinh do các cơ quan chưa hoàn thiện.",{"id":120,"title":121,"term":122,"englishTitle":123,"definition":124,"discipline":22,"disciplineCode":77,"disciplineLabel":78,"disciplineColor":79,"disciplineIcon":80},"u nguyên bào võng mạc","U nguyên bào võng mạc là gì? Cơ chế và ứng dụng chuyên sâu","U nguyên bào võng mạc","Retinoblastoma","U nguyên bào võng mạc là khối u ác tính nội nhãn nguyên phát phổ biến nhất ở trẻ em, bắt nguồn từ các tế bào tiền thân của võng mạc thần kinh và liên quan chặt chẽ đến đột biến làm mất chức năng của gen ức chế khối u RB1."]