We use cookies

Our website uses essential cookies and, with your consent, additional cookies to measure performance and improve our services. Cookie Policy.

You can change your choice at any time.

MMedXYNews
Trang chủVideo
MedXY AI/Tin tức MedXY/Chuyên mục: Critical Care/Chăm sóc đặc biệt

Dự đoán rủi ro nhiễm trùng trong chảy máu tiêu hóa cấp tính: Công cụ giám sát động đã được xác nhận cải thiện phân loại sớm

MedXY Editorial Team•2 thg 12, 2025•Critical Care/Chăm sóc đặc biệt
mô hình dự đoánrủi ro nhiễm trùng

Những điểm nổi bật

• Một nhóm đối chứng đa trung tâm (n=1,449) đã tạo ra một biểu đồ dự đoán đa biến đã được xác nhận, dự đoán nhiễm trùng ở bệnh nhân bị chảy máu tiêu hóa cấp tính (AGIB).

• Bảy biến có sẵn thường xuyên—bệnh thận mạn tính (CKD), tốc độ hô hấp (RR), tỷ lệ bạch cầu trung tính trên bạch cầu lympho (NLR), protein phản ứng C (CRP), creatinin (Cr), thời gian thromboplastin cục bộ hoạt hóa (APTT) và fibrinogen (FIB)—đã thúc đẩy mô hình.

Độc giả MedXY đã đăng ký

Đăng nhập miễn phí để đọc tiếp

Đăng nhập hoặc tạo tài khoản MedXY để đọc toàn bộ bài viết.

Bài viết này được tạo với sự hỗ trợ của nhiều công cụ biên tập, bao gồm AI, trong quá trình thực hiện. Nội dung đã được biên tập viên xem xét trước khi xuất bản.

Bài liên quan

Mở nguồn tin theo ngôn ngữ và trang theo chuyên khoa.

Các mô hình dự đoán ít xâm lấn về nhiễm trùng trong buồng ối và nguy cơ sinh sớm ở chuyển dạ sinh nonBài viết này phân tích các mô hình dự đoán ít xâm lấn đã được thẩm định, kết hợp siêu âm và các dấu ấn sinh học để nhận diện phụ nữ có nguy cơ cao bị nhiễm trùng trong buồng ối hoặc sinh sớm trong chuyển dạ sinh non, nhằm định hướng sử dụng27 thg 8, 2026Nâng tầm phân tầng nguy cơ quanh phẫu thuật: Dự báo tổn thương thận cấp sau ghép phổiCác mô hình tiền phẫu và sớm sau phẫu thuật toàn diện dự đoán tổn thương thận cấp và nhu cầu liệu pháp thay thế thận sau ghép phổi, giúp cải thiện phân tầng nguy cơ và định hướng bảo vệ thận theo mục tiêu.20 thg 8, 2026Khai thác machine learning để dự đoán kết cục do người bệnh tự báo cáo sau tái tạo vú: Một bước tiến trong chăm sóc phẫu thuật cá thể hóaNghiên cứu gần đây cho thấy các thuật toán machine learning có thể dự đoán chính xác các kết cục do người bệnh tự báo cáo sau 1 năm phẫu thuật tái tạo vú, qua đó có tiềm năng tăng cường ra quyết định chung và lập kế hoạch chăm sóc cá thể hó17 thg 7, 2026Khai thác Machine Learning để dự đoán tiên lượng chính xác trong hemophagocytic lymphohistiocytosis thứ phát
Loading comments...
MedXY briefing

Get the free newsletter

Evidence-led clinical news, trends, and analysis—delivered to your inbox.

Hỏi MedXY AI

Most popular

Ob/Gyn & Women's Health/Sản phụ khoa
Biến thiên toàn cầu về cắt tử cung đồng thời trong phẫu thuật giảm nguy cơ ở người mang BRCA1/2: Phân tích định lượng và định tính tích hợp
Tin tức MedXY
维生素D补充对慢性肝病影响的全面荟萃分析
Neurology/Thần kinh học
Kết nối corticostriatal tái tổ chức trước và sau khi suy giảm vận động trong bệnh Parkinson
Diabetes & Endocrinology/Bệnh tiểu đường và nội tiết
Phân tầng tiên lượng và kết cục trong di căn não từ ung thư tuyến giáp biệt hóa nguồn gốc từ tế bào nang không thoái sản: góc nhìn từ một nghiên cứu hồi cứu đa trung tâm
Cardiology/Tim mạch
Khởi trị, tuân thủ và duy trì điều trị suy tim theo khuyến cáo hướng dẫn sau nhập viện: Thu hẹp khoảng cách giữa kê đơn và sử dụng bền vững
© 2026 MedXY
Contact usAbout usPrivacy PolicyMedXY story
HLH-Risk-Calculator sử dụng machine learning để dự đoán mức độ nặng ban đầu và tử vong tại nhiều thời điểm ở bệnh nhân trưởng thành bị hemophagocytic lymphohistiocytosis thứ phát, đồng thời làm nổi bật các biomarker then chốt và nhấn mạnh s
9 thg 7, 2026
Phân tích tổng quan quy mô lớn phát hiện nguy cơ cúm và zona cao hơn với chất ức chế JAK-STATMột phân tích tổng quan lớn đã phát hiện chất ức chế JAK-STAT làm tăng nhẹ nguy cơ cúm, viêm phế quản và zona, đặc biệt là ở bệnh chàm, trong khi các nhiễm trùng nghiêm trọng và cơ hội không tăng đáng kể.28 thg 5, 2026
FLIPI24: Công cụ dự đoán dựa trên máu để xác định bệnh bạch cầu lympho dạng nang có nguy cơ cao khi được chẩn đoánFLIPI24 sử dụng tuổi và năm biến số trong máu thông thường để phân loại bệnh nhân mắc bệnh bạch cầu lympho dạng nang mới được chẩn đoán theo nguy cơ sự kiện trong 24 tháng và tử vong do bệnh bạch cầu, giúp làm giàu các thử nghiệm lâm sàng v8 thg 12, 2025