[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_t%E1%BB%B7%20l%E1%BB%87%20t%E1%BB%AD%20vong{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_tỷ lệ tử vong":54},{"code":4,"data":5,"meta":19},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":24,"vietnamLatest":53},[],[8],{"publicationId":9,"title":10,"originalTitle":11,"authorNames":12,"authorCount":16,"journalName":17,"vietnamJournal":18,"publishDate":19,"publishYear":19,"totalCitation":20,"url":21,"doi":22,"summary":23},"f961d30e-9fea-4520-99fa-237d153e3a62","TÁC ĐỘNG CỦA SARCOPENIA ĐẾN TỈ LỆ TỬ VONG TRONG VÒNG MỘT NĂM Ở CÁC BỆNH NHÂN NGƯỜI CAO TUỔI NHẬP VIỆN VỚI KHẢ NĂNG DI CHUYỂN BỊ GIỚI HẠN","IMPACT OF SARCOPENIA ON ONE-YEAR MORTALITY AMONG OLDER HOSPITALIZED PATIENTS WITH IMPAIRED MOBILITY",[13,14,15],"Maryam Pourhassan","Kristina Norman","Markus Müller",5,"SERDI",false,null,9,"https:\u002F\u002Flink.springer.com\u002Farticle\u002F10.14283\u002Fjfa.2017.35","10.14283\u002Fjfa.2017.35","\u003Cp>Nghiên cứu thuần tập dọc khảo sát tác động của teo cơ sarcopenia đến \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">tỷ lệ tử vong\u003C\u002Fb> sau một năm ở người cao tuổi nhập viện vì hạn chế vận động. Mô hình Cox chỉ ra bệnh nhân mắc sarcopenia có nguy cơ tử vong cao gấp 2,3 lần sau khi hiệu chỉnh bệnh nền. Suy dinh dưỡng và bất động kéo dài là các yếu tố làm tăng \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">tỷ lệ tử vong\u003C\u002Fb>, nhấn mạnh sự cần thiết phải can thiệp phục hồi chức năng sớm.\u003C\u002Fp>",[25,39],{"publicationId":26,"title":27,"originalTitle":19,"authorNames":28,"authorCount":16,"journalName":32,"vietnamJournal":33,"publishDate":34,"publishYear":35,"totalCitation":19,"url":36,"doi":37,"summary":38},"d082c3a2-c33e-4959-9cdc-fe086793838e","2. TỶ LỆ TỬ VONG VÀ MỘT SỐ YẾU TỐ LIÊN QUAN Ở NGƯỜI BỆNH TĂNG ÁP ĐỘNG MẠCH PHỔI DO BỆNH LÝ VAN TIM BÊN TRÁI",[29,30,31],"Bùi Hải Đăng","Dương Hồng Niên","Lê Thị Mến","Tạp chí Y học Cộng đồng",true,"2025-08-01",2025,"https:\u002F\u002Ftapchiyhcd.vn\u002Findex.php\u002Fyhcd\u002Farticle\u002Fview\u002F2921","10.52163\u002Fyhc.v66iCD12.2921","\u003Cp>Khảo sát lâm sàng trên 156 bệnh nhân điều tra \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">tỷ lệ tử vong\u003C\u002Fb> ở người bệnh tăng áp lực động mạch phổi do bệnh van tim bên trái. Theo dõi một năm ghi nhận tỷ lệ sống sót đạt 82,1%, trong đó suy tim nặng theo NYHA và áp lực động mạch phổi tâm thu trên 70 mmHg tương quan trực tiếp với biến cố xấu. Kết quả cho thấy tối ưu hóa huyết động giúp giảm rõ rệt \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">tỷ lệ tử vong\u003C\u002Fb>.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":40,"title":41,"originalTitle":19,"authorNames":42,"authorCount":46,"journalName":47,"vietnamJournal":33,"publishDate":48,"publishYear":49,"totalCitation":19,"url":50,"doi":51,"summary":52},"102f3728-8596-497e-b61a-b6965904b0fe","Giá trị dự báo biến cố tim mạch chính và tử vong của sức căng cơ tim ở bệnh nhân nhồi máu cơ tim cấp có ST chênh lên sau can thiệp động mạch vành qua da",[43,44,45],"Nguyễn  Anh Tuấn","Phạm  Nguyên Sơn","Nguyễn  Thị Thu Hoài",3,"TẠP CHÍ Y DƯỢC LÂM SÀNG 108","2022-08-08",2022,"https:\u002F\u002Ftcydls108.benhvien108.vn\u002Findex.php\u002FYDLS\u002Farticle\u002Fview\u002F1354","10.52389\u002Fydls.v17i5.1354","\u003Cp>Đánh giá siêu âm tim đánh dấu mô khảo sát giá trị của sức căng dọc thất trái GLS trong dự báo \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">tỷ lệ tử vong\u003C\u002Fb> sau can thiệp vành qua da ở bệnh nhân nhồi máu cơ tim cấp. Theo dõi 6 tháng ghi nhận chỉ số GLS suy giảm dưới âm 12% là yếu tố dự báo độc lập về tử vong do suy tim cấp. Phân tầng sức căng cơ tim giúp phát hiện sớm nguy cơ để hạ thấp \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">tỷ lệ tử vong\u003C\u002Fb>.\u003C\u002Fp>",[],{"code":4,"data":55,"meta":19},{"id":56,"title":57,"description":58,"content":59,"term":56,"englishTitle":19,"synonyms":19,"definition":19,"discipline":19,"references":19,"faqs":19,"createUser":60,"publishUser":64,"keywords":68,"keywordCount":19,"enrichTopicLink":18,"status":69,"createTime":70,"updateTime":71,"publishTime":72,"linkEnrichedTime":19,"publicationScanTime":73,"contentErrorMessage":19,"viewCount":74,"relateTopics":75},"tỷ lệ tử vong","Tỷ lệ tử vong là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan","Tỷ lệ tử vong là chỉ số thống kê đo lường số ca tử vong trong một quần thể cụ thể trong khoảng thời gian nhất định, thường tính trên 100.000 dân. Đây là công cụ quan trọng trong y tế công cộng nhằm đánh giá tình trạng sức khỏe cộng đồng và hiệu quả của các chính sách can thiệp. ","\u003Cdiv>\u003Ch2>Định nghĩa về Tỷ lệ Tử vong\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTỷ lệ tử vong (mortality rate) là một chỉ số thống kê dùng để mô tả số người chết trong một quần thể cụ thể trong một khoảng thời gian nhất định, thường được chuẩn hóa trên mỗi 1.000 hoặc 100.000 người mỗi năm. Đây là một công cụ cơ bản và quan trọng trong các lĩnh vực dịch tễ học, y tế công cộng, nhân khẩu học và nghiên cứu xã hội.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTỷ lệ tử vong giúp đánh giá sức khỏe tổng thể của dân số, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố môi trường, kinh tế và bệnh tật lên cộng đồng. Chỉ số này cũng phản ánh mức độ hiệu quả của các hệ thống y tế và chính sách chăm sóc sức khỏe trong việc phòng ngừa và điều trị bệnh.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nVí dụ, nếu một quốc gia có dân số 10 triệu người và có 75.000 ca tử vong trong một năm, thì tỷ lệ tử vong thô của quốc gia đó sẽ là:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\n\\left( \\frac{75{,}000}{10{,}000{,}000} \\right) \\times 100{,}000 = 750 \\text{ ca tử vong trên 100.000 người}\n\u003C\u002Fscript>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Các loại tỷ lệ tử vong phổ biến\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTùy thuộc vào mục tiêu phân tích, tỷ lệ tử vong có thể được phân loại thành nhiều dạng khác nhau nhằm cung cấp cái nhìn cụ thể hơn về đặc điểm tử vong trong dân số. Dưới đây là một số dạng phổ biến nhất:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Tỷ lệ tử vong thô (Crude Mortality Rate):\u003C\u002Fstrong> Là tổng số ca tử vong trong một năm chia cho tổng dân số trung bình trong cùng kỳ. Chỉ số này dễ tính toán nhưng bị ảnh hưởng bởi cơ cấu tuổi của dân số.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Tỷ lệ tử vong theo tuổi (Age-Specific Mortality Rate):\u003C\u002Fstrong> Là tỷ lệ tử vong riêng biệt cho từng nhóm tuổi (ví dụ: 0–4, 5–9, 60+). Đây là cách hữu hiệu để theo dõi nguy cơ tử vong trong các giai đoạn khác nhau của cuộc đời.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Tỷ lệ tử vong do nguyên nhân (Cause-Specific Mortality Rate):\u003C\u002Fstrong> Đo lường số người tử vong do một nguyên nhân cụ thể (ví dụ: ung thư phổi, đột quỵ) trên tổng dân số.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Tỷ lệ tử vong trẻ sơ sinh (Infant Mortality Rate):\u003C\u002Fstrong> Là số trẻ tử vong trước khi tròn 1 tuổi trên 1.000 ca sinh sống. Đây là một chỉ số nhạy cảm phản ánh chất lượng chăm sóc y tế và điều kiện sống nói chung.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nSử dụng các loại tỷ lệ tử vong này giúp các nhà nghiên cứu và nhà hoạch định chính sách xác định được nhóm dân cư có nguy cơ cao và tập trung nguồn lực vào các khu vực hoặc đối tượng cần can thiệp y tế khẩn cấp.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân biệt với Tỷ lệ Tử vong Trường hợp (Case Fatality Rate - CFR)\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTỷ lệ tử vong thường bị nhầm lẫn với tỷ lệ tử vong trường hợp (Case Fatality Rate - CFR), nhưng đây là hai khái niệm hoàn toàn khác nhau. Tỷ lệ tử vong phản ánh tổng thể số người chết trong một quần thể, trong khi CFR đo lường mức độ chết chóc của một bệnh cụ thể trong số những người đã mắc bệnh đó.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCông thức tính CFR là:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\n\\text{CFR} = \\left( \\frac{\\text{Số ca tử vong do bệnh X}}{\\text{Tổng số ca mắc bệnh X}} \\right) \\times 100\\%\n\u003C\u002Fscript>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nVí dụ: nếu có 1.000 người nhiễm một loại virus và 50 người tử vong, thì CFR là 5%. Tuy nhiên, nếu bệnh này chỉ xảy ra ở một vùng nhỏ, CFR cao không đồng nghĩa với tỷ lệ tử vong toàn quốc cũng cao.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nSo sánh nhanh giữa hai khái niệm:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"5\">\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Chỉ số\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Tỷ lệ tử vong (Mortality Rate)\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Tỷ lệ tử vong trường hợp (CFR)\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Đối tượng tính toán\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Toàn bộ dân số\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Những người mắc bệnh\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Ý nghĩa\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Phản ánh tổng quan tử vong\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Phản ánh mức độ nguy hiểm của bệnh\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Đơn vị\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Trên 1.000 hoặc 100.000 người\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Phần trăm (%)\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Công thức tính tỷ lệ tử vong\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTỷ lệ tử vong có thể được tính theo công thức cơ bản:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\n\\text{Tỷ lệ tử vong} = \\left( \\frac{\\text{Tổng số ca tử vong trong kỳ}}{\\text{Tổng dân số trung bình}} \\right) \\times 100{,}000\n\u003C\u002Fscript>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nĐây là công thức áp dụng cho tỷ lệ tử vong thô. Tùy vào từng trường hợp nghiên cứu, công thức có thể được điều chỉnh để tính tỷ lệ theo nhóm tuổi, nguyên nhân hoặc giới tính.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMột số lưu ý quan trọng:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Số ca tử vong cần được xác minh từ nguồn dữ liệu chính xác (ví dụ: sổ hộ tịch, cơ sở dữ liệu y tế quốc gia).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Dân số trung bình được tính là trung bình cộng giữa dân số đầu kỳ và cuối kỳ.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Chỉ số 100.000 là đơn vị chuẩn quốc tế để dễ so sánh giữa các vùng lãnh thổ.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nVí dụ thực tiễn:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMột quốc gia có 50.000 ca tử vong trong năm 2024, và dân số trung bình là 12.000.000 người.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\n\\text{Tỷ lệ tử vong} = \\left( \\frac{50{,}000}{12{,}000{,}000} \\right) \\times 100{,}000 = 416.67\n\u003C\u002Fscript>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTức là có khoảng 417 người chết trên mỗi 100.000 dân trong năm đó.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Ý nghĩa trong nghiên cứu và chính sách y tế\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTỷ lệ tử vong là một trong những chỉ số quan trọng nhất trong y tế công cộng vì nó phản ánh trực tiếp hiệu quả của hệ thống y tế và tác động của các yếu tố xã hội đến sức khỏe cộng đồng. Dữ liệu tử vong giúp xác định xu hướng bệnh tật, đánh giá hiệu quả can thiệp y tế và lập kế hoạch phân bổ nguồn lực y tế hợp lý.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nChỉ số này còn đóng vai trò trong việc giám sát tiến độ của các mục tiêu sức khỏe toàn cầu, chẳng hạn như các \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.un.org\u002Fsustainabledevelopment\u002Fhealth\u002F\" target=\"_blank\">Mục tiêu Phát triển Bền vững của Liên Hợp Quốc (SDGs)\u003C\u002Fa>. Trong đó, SDG 3 đề ra mục tiêu giảm đáng kể tỷ lệ tử vong bà mẹ, tử vong trẻ sơ sinh và tử vong do các bệnh không lây nhiễm.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nỨng dụng cụ thể của tỷ lệ tử vong trong chính sách y tế:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Xác định nhóm dân số có nguy cơ cao để ưu tiên chăm sóc và hỗ trợ.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Theo dõi tác động của dịch bệnh và can thiệp khẩn cấp.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>So sánh hiệu quả y tế giữa các khu vực hoặc quốc gia.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Ước lượng nhu cầu dịch vụ y tế trong tương lai.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ tử vong\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTỷ lệ tử vong không chỉ phản ánh tình trạng bệnh tật mà còn chịu ảnh hưởng bởi hàng loạt yếu tố xã hội, môi trường, chính trị và sinh học. Sự chênh lệch về tử vong giữa các quốc gia hoặc nhóm dân cư thường bắt nguồn từ sự bất bình đẳng trong tiếp cận dịch vụ y tế và điều kiện sống.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCác yếu tố chính bao gồm:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Thu nhập và mức sống:\u003C\u002Fstrong> Người sống trong nghèo đói có nguy cơ tử vong cao hơn do suy dinh dưỡng, thiếu nước sạch, vệ sinh kém và tiếp cận y tế hạn chế.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Trình độ giáo dục:\u003C\u002Fstrong> Giáo dục kém liên quan đến kiến thức sức khỏe thấp và hành vi nguy cơ cao (hút thuốc, dinh dưỡng kém, lười vận động).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Ô nhiễm môi trường:\u003C\u002Fstrong> Không khí ô nhiễm, nước bẩn và tiếp xúc với hóa chất độc hại góp phần vào tỷ lệ tử vong cao, đặc biệt là từ bệnh hô hấp và ung thư.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Chiến tranh, thiên tai, dịch bệnh:\u003C\u002Fstrong> Đây là những yếu tố làm tăng tỷ lệ tử vong đột biến trong thời gian ngắn.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nNgoài ra, yếu tố di truyền, độ tuổi trung bình của dân số, và chính sách xã hội (bảo hiểm y tế, phúc lợi) cũng đóng vai trò quan trọng. Những quốc gia có hệ thống chăm sóc y tế phổ cập và an sinh xã hội tốt thường có tỷ lệ tử vong thấp hơn đáng kể.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>So sánh giữa các quốc gia và khu vực\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTỷ lệ tử vong khác nhau rõ rệt giữa các quốc gia phát triển và đang phát triển, cũng như giữa các khu vực nông thôn và đô thị. Theo dữ liệu từ \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdata.worldbank.org\u002Findicator\u002FSP.DYN.CDRT.IN\" target=\"_blank\">Ngân hàng Thế giới\u003C\u002Fa>, các nước thu nhập thấp thường có tỷ lệ tử vong thô cao hơn do gánh nặng bệnh truyền nhiễm, suy dinh dưỡng và chăm sóc y tế hạn chế.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTuy nhiên, tỷ lệ tử vong thô đôi khi có thể gây hiểu lầm. Các quốc gia có dân số già như Nhật Bản, Đức có thể có tỷ lệ tử vong thô cao hơn, dù hệ thống y tế rất tiên tiến. Vì vậy, cần sử dụng tỷ lệ tử vong đã chuẩn hóa theo độ tuổi (age-standardized mortality rate) để so sánh khách quan hơn.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nVí dụ minh họa từ năm 2023:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"5\">\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Quốc gia\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Tỷ lệ tử vong thô (trên 1.000 dân)\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Tỷ lệ tử vong chuẩn hóa theo tuổi\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Chad\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>12.5\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>10.2\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Na Uy\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>8.0\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>4.9\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Nhật Bản\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>10.9\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>3.8\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Tỷ lệ tử vong và đại dịch\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTỷ lệ tử vong đóng vai trò trọng yếu trong đánh giá tác động của các đại dịch toàn cầu. Trong đại dịch COVID-19, chỉ số tử vong không chỉ được sử dụng để đo lường số người chết mà còn để xác định mức độ quá tải của hệ thống y tế, hiệu quả của các biện pháp can thiệp và tính chất nguy hiểm của biến chủng virus.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nDữ liệu tử vong giúp các quốc gia điều chỉnh chính sách phong tỏa, tiêm chủng và phân bổ nguồn lực. Chênh lệch về tỷ lệ tử vong giữa các nước cũng cho thấy sự khác biệt trong khả năng ứng phó, hệ thống y tế và dân số nguy cơ.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nVí dụ, theo dữ liệu từ \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fourworldindata.org\u002Fcovid-deaths\" target=\"_blank\">Our World in Data\u003C\u002Fa>, trong giai đoạn 2020–2022:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Mỹ có tỷ lệ tử vong do COVID-19 khoảng 300 người\u002F100.000 dân.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>New Zealand dưới 10 người\u002F100.000 dân, nhờ chiến lược phong tỏa sớm và kiểm soát biên giới hiệu quả.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nNgoài ra, các nghiên cứu cũng sử dụng chỉ số tử vong vượt mức (excess mortality) để ước tính số người chết vượt mức trung bình trong giai đoạn đại dịch, bao gồm cả các trường hợp không được thống kê chính thức là do COVID-19.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng trong mô hình hóa và dự báo\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTỷ lệ tử vong là một thành phần cốt lõi trong các mô hình dự báo dân số và gánh nặng bệnh tật. Các mô hình như mô hình dân số Cohort-Component hay các mô hình dịch tễ học SIR đều yêu cầu đầu vào là dữ liệu tử vong theo thời gian và nhóm tuổi.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCác chỉ số phái sinh từ tỷ lệ tử vong như:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>YLL (Years of Life Lost):\u003C\u002Fstrong> Số năm sống bị mất do tử vong sớm.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>DALY (Disability-Adjusted Life Years):\u003C\u002Fstrong> Tổng số năm sống bị mất do bệnh tật và tử vong.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nCác tổ chức như \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fghdx.healthdata.org\u002Fgbd-results-tool\" target=\"_blank\">IHME - Institute for Health Metrics and Evaluation\u003C\u002Fa> sử dụng các chỉ số này để xây dựng bản đồ gánh nặng bệnh tật toàn cầu, giúp chính phủ và tổ chức quốc tế đưa ra quyết sách y tế dựa trên bằng chứng.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nVí dụ, nếu một quốc gia có tỷ lệ tử vong cao do bệnh tim mạch ở người trên 60 tuổi, mô hình hóa có thể chỉ ra xu hướng tăng trong 10 năm tới nếu không có can thiệp. Từ đó, nhà nước có thể đầu tư vào các chương trình sàng lọc tim mạch và thay đổi hành vi sức khỏe.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Danh sách tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\u003Col>\n  \u003Cli>Centers for Disease Control and Prevention (CDC). \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.cdc.gov\u002Fcsels\u002Fdsepd\u002Fss1978\u002Flesson3\u002Fsection3.html\" target=\"_blank\">Lesson 3: Measures of Risk\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>World Bank. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdata.worldbank.org\u002Findicator\u002FSP.DYN.CDRT.IN\" target=\"_blank\">Crude death rate (per 1,000 people)\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>World Health Organization (WHO). \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.who.int\u002Fdata\u002Fgho\u002Findicator-metadata-registry\u002Fimr-details\u002F313\" target=\"_blank\">Mortality rate, infant (per 1,000 live births)\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME). \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fghdx.healthdata.org\u002Fgbd-results-tool\" target=\"_blank\">Global Burden of Disease Study Results Tool\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>United Nations. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.un.org\u002Fsustainabledevelopment\u002Fhealth\u002F\" target=\"_blank\">Sustainable Development Goal 3: Good Health and Well-being\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Our World in Data. \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fourworldindata.org\u002Fcovid-deaths\" target=\"_blank\">COVID-19 Deaths\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\u003C\u002Fdiv>",{"id":61,"researcherId":19,"name":62,"imageUrl":63},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":65,"researcherId":19,"name":66,"imageUrl":67},2889,"Lê Xuân Niên","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLuyWIkhyP2W5E59cKwN7ciI2nbjMGUpXO9rVQquC826ujzkqhU=s96-c",[56],"PUBLISHED","2025-09-13T03:07:30.492+00:00","2026-09-03T04:20:37.207+00:00","2025-09-14T03:20:32.499+00:00","2026-09-03T04:20:37.205+00:00",536,[76,79,82,85,95,98,101,111,117,120],{"id":77,"title":78,"term":77,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"fusarium","Fusarium là gì? Các nghiên cứu khoa học về Fusarium",{"id":80,"title":81,"term":80,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"sàng lọc","Sàng lọc là gì? Các nghiên cứu khoa học về Sàng lọc",{"id":83,"title":84,"term":83,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"vốn xã hội","Vốn xã hội là gì? Các công bố khoa học về Vốn xã hội",{"id":86,"title":87,"term":86,"englishTitle":88,"definition":89,"discipline":90,"disciplineCode":91,"disciplineLabel":92,"disciplineColor":93,"disciplineIcon":94},"bất bình đẳng sức khỏe","Bất bình đẳng sức khỏe: Nguyên nhân xã hội, chỉ số đo lường và can thiệp","Health Inequality","Bất bình đẳng sức khỏe là sự khác biệt có hệ thống và có thể đo lường được về tình trạng sức khỏe, tuổi thọ và khả năng tiếp cận dịch vụ y tế giữa các nhóm dân cư trong xã hội.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES","medical-health-sciences","Khoa học y - dược","#D6336C","stethoscope",{"id":96,"title":97,"term":96,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"cấu trúc quần thể","Cấu trúc quần thể là gì? Các nghiên cứu khoa học về Cấu trúc quần thể",{"id":99,"title":100,"term":99,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"kiểm soát sinh học","Kiểm soát sinh học là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":102,"title":103,"term":102,"englishTitle":104,"definition":105,"discipline":106,"disciplineCode":107,"disciplineLabel":108,"disciplineColor":109,"disciplineIcon":110},"động lực học quần thể","Động lực học quần thể: Khái niệm, nguyên lý và ứng dụng","Population dynamics","Động lực học quần thể là một thuật ngữ và phạm trù học thuật then chốt trong lĩnh vực natural sciences, phản ánh các nguyên lý, cơ chế và phương pháp luận chuyên sâu đã được chuẩn hóa trong nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn.","NATURAL_SCIENCES","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":112,"title":113,"term":114,"englishTitle":115,"definition":116,"discipline":90,"disciplineCode":91,"disciplineLabel":92,"disciplineColor":93,"disciplineIcon":94},"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":118,"title":119,"term":118,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"rotem","ROTEM là gì? Các công bố nghiên cứu khoa học về Rotem",{"id":121,"title":122,"term":121,"englishTitle":123,"definition":124,"discipline":90,"disciplineCode":91,"disciplineLabel":92,"disciplineColor":93,"disciplineIcon":94},"remdesivir","Remdesivir là gì? Các công bố khoa học về Remdesivir","Remdesivir","Remdesivir (mã GS-5734, tên thương mại Veklury) là một thuốc kháng virus phổ rộng thuộc nhóm tương tự nucleotide phosphoramidate, hoạt động bằng cách ức chế đặc hiệu enzym RNA polymerase phụ thuộc RNA (RdRp) của nhiều loại virus RNA bao gồm SARS-CoV-2 và Filovirus."]