BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BỘ Y TẾ

ĐẠI HỌC Y DƯỢC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

HÀ TẤN ĐỨC

XÂY DỰNG BIỂU ĐỒ NOMOGRAM
ĐỂ CÁ NHÂN HÓA TIÊN LƯỢNG TỬ VONG
BỆNH LÝ NỘI KHOA TẠI KHOA CẤP CỨU
Ở ĐỐI TƯỢNG NGƯỜI VIỆT NAM

Ngành: Hồi sức cấp cứu và chống độc
Mã số: 9720103

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SỸ Y HỌC

Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2018


2
Công trình được hoàn thành tại:
ĐẠI HỌC Y DƯỢC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
Người hướng dẫn khoa học:
1. PGS.TS. Phạm Thị Ngọc Thảo
2. PGS.TS. Đỗ Văn Dũng

Phản biện 1: …………………………………………………………
Phản biện 2: …………………………………………………………
Phản biện 3: …………………………………………………………

(ALTs). Các mô hình này đã được nghiên cứu ở các nước Âu Mỹ và
có độ chính xác tốt khi tiên lượng kết cục điều trị.
Trong các mô hình trên, hai mô hình REMS và WPS tương
đối đơn giản và có khả năng ứng dụng cao, vì các thông số của hai
mô hình này là các dấu hiệu lâm sàng không xâm lấn có thể thu thập
trong một thời gian ngắn, phù hợp với bối cảnh cấp cứu. Chỉ số AUC
(Area Under the ROC Curve) của mô hình REMS và WPS khi
nghiên cứu phát triển mô hình lần lượt là 0,852 và 0,740. Tuy nhiên,
theo nghiên cứu của chúng tôi được thực hiện tại một trung tâm y
khoa ở vùng đồng bằng sông Cửu Long, tính phân biệt của hai mô


2
hình này khi tiên lượng chỉ ở mức trung bình cho bệnh nhân nội khoa
tại khoa cấp cứu.
Nhiều yếu tố tiên lượng cho bệnh nội khoa cấp cứu là các
dấu hiệu lâm sàng hoặc các xét nghiệm. Cho đến nay, vẫn chưa có
nghiên cứu nào cho thấy sự kết hợp giữa các dấu hiệu lâm sàng và
xét nghiệm thường quy có lợi ích khi tiên lượng ở bệnh nhân nội
khoa cấp cứu người Việt Nam. Do đó, nghiên cứu này được thực
hiện trên giả thuyết rằng tử vong ở bệnh nhân có bệnh lý nội khoa tại
khoa cấp cứu là hệ quả của những rối loạn sinh lý và các bệnh lý đi
kèm; các rối loạn này được thể hiện qua triệu chứng lâm sàng và các
xét nghiệm thường quy. Thiết kế nghiên cứu hiện tại nhằm kiểm định
giả thuyết vừa nêu, với mục tiêu nghiên cứu như sau:
1. Xác định mối liên quan giữa các dấu hiệu lâm sàng, tiền sử bệnh,
và đặc điểm cận lâm sàng với tử vong ở bệnh nhân nội khoa cấp cứu.
2. Phát triển mô hình tiên lượng tử vong từ các dấu hiệu lâm sàng và
xét nghiệm thường quy cho bệnh lý nội khoa tại khoa cấp cứu ở bệnh
nhân Việt Nam. Mô hình sau khi được phát triển sẽ được chuyển

chương 3 - Kết quả nghiên cứu (25 trang), chương 4 - Bàn luận (26
trang). Luận án có 12 bảng, 17 biểu đồ, 1 sơ đồ, 150 tài liệu tham
khảo (3 tiếng Việt và 147 tiếng Anh).
Chương 1: Tổng quan tài liệu
Như đã đề cập trong phần đặt vấn đề, đối với bệnh nhân nội
khoa tại khoa cấp cứu, hiện nay có nhiều mô hình tiên lượng đã được
phát triển và thẩm định ở bệnh nhân Âu Mỹ. Các mô hình có các yếu
tố tiên lượng chỉ gồm những dấu hiệu lâm sàng không xâm lấn là:
REMS, RAPS, SCS, WPS. Các mô hình phối hợp giữa dấu hiệu lâm
sàng không xâm lấn và cận lâm sàng bao gồm: ALTs và RLD. Biểu


4
đồ 1.1 trình bày mối liên hệ giữa chỉ số AUC với số lượng yếu tố
tiên lượng trong mô hình.

Biểu đồ 1.1: AUC của các mô hình tiên lượng tại khoa cấp cứu
1.1. Ứng dụng mô hình tiên lượng vào thực tế tại khoa cấp cứu
1.1.1. Thiết lập tiêu chuẩn khách quan để chỉ định chế độ chăm
sóc
Mô hình tiên lượng cho phép thiết lập tiêu chuẩn khách quan
để chỉ định chế độ chăm sóc cho bệnh nhân. Điều này giúp phân bổ
hợp lý nhân lực và tài nguyên y tế. Mặc dù, các bác sỹ điều trị có thể
dựa trên kinh nghiệm cá nhân để ước lượng nguy cơ tử vong và từ đó
phân bổ chế độ chăm sóc cho từng bệnh nhân; tuy nhiên, có bằng
chứng cho thấy dựa trên các tiêu chuẩn khách quan có thể cho kết
quả chính xác hơn.


5

1.1.4. Thiết lập tỷ lệ bác sỹ : số gường điều trị thích hợp trong
một bệnh viện
Nếu chấp nhận chỉ số SMR là chỉ số để đánh giá chất lượng
điều trị của một bệnh viện, thì tỷ số bác sỹ : số giường bệnh là một
trong những yếu tố tiên lượng chất lượng điều trị. Căn cứ trên số
lượng bác sỹ trên 100 giường bệnh, người ta chia số lượng bác sỹ
cho một bệnh viện thành 3 loại: (1) thấp (số lượng bác sỹ trên 100
giường thấp hơn trung bình ½ độ lệch chuẩn), (2) trung bình (số
lượng bác sỹ trên 100 giường trong khoảng trung bình ± ½ độ lệch
chuẩn), và (3) cao (số lượng bác sỹ trên 100 giường cao hơn trung


6
bình ½ độ lệch chuẩn). Chỉ số SMR tỷ lệ nghịch với số lượng bác sỹ
tính trên 100 giường điều trị.
1.1.5. Vấn đề y đức khi sử dụng mô hình tiên lượng như một
hướng dẫn để ngừng điều trị
Sử dụng mô hình tiên lượng để hỗ trợ việc ra quyết định tiếp
tục hay dừng chăm sóc y tế vẫn còn bàn cãi vì nhiều lý do. Thứ nhất,
đa số các mô hình tiên lượng được thiết kế để mô tả độ nặng bệnh và
xác suất tử vong của nhóm bệnh nhân, không phải cho cá nhân bệnh
nhân. Thứ hai, thậm chí trong các nhóm bệnh nhân, không có mô
hình nào có xác suất tiên lượng so sánh hoàn hảo với xác suất quan
sát (khả năng hiệu chuẩn) và những mô hình này cũng không phân
biệt một cách hoàn hảo bệnh nhân sống sót với bệnh nhân tử vong.
Thứ ba, các mô hình tiên lượng chỉ có thể hướng dẫn ra quyết định
chăm sóc y tế chỉ trong bối cảnh có sự hiểu biết thích hợp về các
nguyên tắc đạo đức có liên quan đến việc tiếp tục hay dừng chăm sóc
y tế.
1.2. Khuyến cáo sử dụng mô hình trên lâm sàng và tình hình

Nghiên cứu được thiết kế theo mô hình quan sát tiến cứu.
2.3. Bệnh nhân nghiên cứu
Quần thể nghiên cứu là những bệnh nhân có bệnh lý nội
khoa từ 16 tuổi trở lên đến khám tại phòng cấp cứu và có chỉ định
nhập viện. Bệnh nhân được xem là có bệnh lý nội khoa khi nhập viện
không do nguyên nhân chấn thương và không có chỉ định phẫu thuật;
ngoại trừ các phẫu thuật do đột quỵ não, xuất huyết tiêu hóa trên, và
tràn khí màng phổi nguyên phát.


8
2.3.1. Tiêu chuẩn nhận
Bệnh nhân được nhận vào nghiên cứu khi có tất cả các tiêu
chuẩn sau: Tuổi từ 16 trở lên, tự đến khám hoặc do trung tâm y tế
khác chuyển đến do bệnh lý nội khoa, có chỉ định nhập viện, và đồng
ý tham gia vào nghiên cứu.
2.3.2. Tiêu chuẩn loại
Các bệnh nhân sau đây không được đưa vào nghiên cứu: Hội
chứng vành cấp, bỏng, ngưng tim trước khi vào viện hoặc ngưng tim
tại khoa cấp cứu với hồi sinh tim phổi thất bại, rắn cắn, côn trùng cắn
hoặc đốt, ngộ độc (thuốc, rượu, paraquat, thuốc trừ sâu, thuốc diệt
chuột, và chất ăn mòn), và có thai.
2.3.3. Tiêu chuẩn ngừng tham gia
Bệnh nhân có thể rút khỏi nghiên cứu vào bất kỳ lúc nào mà
không ảnh hưởng đến liệu pháp điều trị và kết quả điều trị. Bệnh
nhân được cho ngừng tham gia nghiên cứu khi xảy ra một trong các
tình huống sau: Không hợp tác điều trị, chuyển trung tâm y khoa
khác khi tình trạng lâm sàng chưa cải thiện, không liên lạc được bằng
điện thoại, và xuất viện do thân nhân hoặc bệnh nhân tự xin về.
2.4. Cỡ mẫu


Giả định tỷ lệ bệnh nhân ngừng tham gia nghiên cứu khoảng
10% và tỷ lệ bệnh nhân bị khuyết dữ liệu khoảng 10%, chúng tôi tính
toán được cỡ mẫu cho toàn bộ nghiên cứu khoảng 2184 bệnh nhân.
2.5. Quy trình nghiên cứu
Tất cả bệnh nhân đủ tiêu chuẩn nhận và không có tiêu chuẩn
loại đều được mời tham gia nghiên cứu. Sau khi xác nhận đồng ý
tham gia nghiên cứu, các cộng tác viên trong nhóm nghiên cứu tiến
hành thu thập các dữ liệu nghiên cứu bao gồm: Đặc điểm lâm sàng,
tiền sử bệnh, và thực hiện các xét nghiệm theo yêu cầu của đề cương
nghiên cứu. Kết cục điều trị được ghi nhận sau thời gian 30 ngày.
2.6. Kết cục nghiên cứu
Kết cục chính của nghiên cứu này là tử vong trong vòng 30
ngày kể từ ngày nhập viện, được xác nhận qua điện thoại khi nghiên
cứu viên liên hệ với thân nhân hoặc bệnh nhân. Bệnh nhân được xem
là tử vong khi có một trong các tiêu chuẩn sau: (a) bệnh nhân tử vong
trong bệnh viện do bất kỳ nguyên nhân nào, hoặc (b) thân nhân xin
cho bệnh nhân xuất viện và bệnh nhân tử vong trong vòng 24 giờ sau
khi xuất viện, hoặc (c) bác sỹ cho xuất viện và bệnh nhân tử vong tại
nhà. Tử vong trong ngày đầu tiên nhập viện được gọi là ngày 0.
2.7. Các yếu tố nguy cơ
Trong vòng 15 phút đầu tiên kể từ khi bệnh nhân được đưa
vào phòng cấp cứu, cộng tác viên thu thập số liệu ghi nhận các dữ
liệu y khoa bao gồm sinh hiệu, điểm Glasgow, số ngày điều trị ở


10
bệnh viện khác, số ngày khởi phát bệnh, tình trạng chức năng, và
thực hiện các xét nghiệm được quy định trong đề cương. Ngay trước
khi bệnh nhân được chuyển đến khoa khác các dữ liệu sau được tiếp

ngừng tham gia nghiên cứu (trong số này có 66 bệnh nhân nặng về
và tử vong sau đó, 28 bệnh nhân không liên hệ được, và 177 bệnh
nhân còn sống sau khi ngừng tham gia). Kể cả bệnh nhân còn sống
sau khi ngừng tham gia nghiên cứu còn lại tổng cộng 2014 bệnh
nhân; trong số này có 73 bệnh nhân bị khuyết dữ liệu, 2 bệnh nhân
có số ngày khởi phát bệnh là giá trị ngoại vi. Do đó, còn lại 1939
bệnh nhân được đưa vào phân tích.
3.1. Đặc điểm quần thể nghiên cứu
Tính theo trung vị, thời gian nằm viện là 6 ngày (khoảng tứ
phân vị: 4 – 10 ngày). Trong thời gian theo dõi 30 ngày sau khi nhập
viện từ khoa cấp cứu, 172 bệnh nhân tử vong. Do đó, tỷ lệ tử vong là
8,8% (KTC 95%: 7,6 – 10,2%).
3.1.1. Đặc điểm lâm sàng
Tuổi trung vị của bệnh nhân trong nghiên cứu là 68 (khoảng
tứ phân vị: 55 – 80 tuổi), không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê
về tuổi giữa nhóm sống sót và nhóm tử vong (trị số P = 0,082, kiểm
định Wilcoxon). Trong các dấu hiệu lâm sàng, dấu hiệu sinh tồn
(mạch, nhiệt độ, huyết áp tâm thu, nhịp thở, và SpO2) cho thấy có sự
khác biệt giữa nhóm sống sót và nhóm tử vong. Nhịp thở gia tăng
trung vị là 4 nhịp/phút ở nhóm tử vong so với nhóm sống sót (KTC
95%: 2 – 5 lần/phút). Tương tự, SpO2 giảm trung vị 3,5% ở nhóm tử
vong so với nhóm sống sót (KTC 95%: 3 – 5%). Ngoài ra, các dấu
hiệu lâm sàng khác như giới tính, hồi sinh tim phổi, thông khí nhân


12
tạo, điểm Glasgow, tình trạng chức năng, và chỉ định điều trị tại khoa
hồi sức cấp cứu cũng có sự khác biệt giữa nhóm sống sót so với
nhóm tử vong. Các dấu hiệu lâm sàng khác như số ngày điều trị ở
bệnh viện khác, số ngày khởi phát bệnh chưa thấy có sự khác biệt

tử vong.
Tương tự, các chỉ số huyết học cũng có sự khác biệt giữa
nhóm sống sót và nhóm tử vong như hemoglobin, số lượng bạch cầu,
và tiểu cầu. Hemoglobin ở nhóm sống sót cao hơn ở nhóm tử vong
trung vị 0,5 g/dL (KTC 95%: 0,0 – 0,9 g/dL); số lượng bạch cầu ở
nhóm sống sót thấp hơn ở nhóm tử vong trung vị 2,5 K/µL (KTC
95%: 1,6 – 3,6 K/µL); và số lượng tiểu cầu ở nhóm sống sót cao hơn
ở nhóm tử vong trung vị 19,5 K/µL (KTC 95%: 1,0 – 35,0 K/µL).
3.2. Lựa chọn mô hình tiên lượng tối ưu
Chúng tôi phát triển 2 loại mô hình: (1) mô hình từ các dấu
hiệu lâm sàng không xâm lấn và (2) mô hình kết hợp dấu hiệu lâm
sàng và xét nghiệm.
Đối với mô hình từ các dấu hiệu lâm sàng không xâm lấn,
chúng tôi đưa vào phân tích các biến số: Giới tính, tuổi, mạch, nhiệt
độ, huyết áp tâm thu, huyết áp tâm trương, loại nhịp thở, SpO2, điểm
Glasgow, ngày điều trị ở bệnh viện khác, ngày khởi phát bệnh, tình
trạng chức năng và hồi sinh tim phổi (13 biến số, Bảng 3.8).
Bảng 3.8: Bốn mô hình tiên lượng tối ưu từ các dấu hiệu lâm sàng
được chọn lựa bằng phương pháp BMA
Mô hình
Xác suất

1

2

3

4


≠ 0a (%)
Tuổi

2,1

.

.

.

.

Mạch

24,3

.

.

.

.

Nhiệt độ

9,9

.


100,0

X

X

X

X

SpO2

100,0

X

X

X

X

Điểm Glasgow

100,0

X

X


0,0

.

.

.

.

Hồi sinh tim phổi

34,1

.

.

.

.

4

3

5

4


( ) Xác suất các biến số hiện diện trong các mô hình tiềm năng được chọn lựa bằng
phương pháp Bayesian Model Average.(b) Loại nhịp thở: Thở nhanh (nhịp thở > 24
lần/phút), thở không nhanh ( ≤ 24 lần/phút).

Đối với mô hình từ dấu hiệu lâm sàng và xét nghiệm, chúng
tôi kết hợp các dấu hiệu lâm sàng (13 biến số được liệt kê ở Bảng


15
3.8) và xét nghiệm được thực hiện trong nghiên cứu này (tổng cộng
27 biến số, Bảng 3.9).
Bảng 3.9: Bốn mô hình tiên lượng tối ưu từ các dấu hiệu lâm sàng và
xét nghiệm được chọn lựa bằng phương pháp BMA
Mô hình
Xác suất ≠

5

6

7

8

0a (%)
Giới tính

94,1


.

Nhiệt độ

1,3

.

.

.

.

Huyết áp tâm thu

1,3

.

.

.

.

Huyết áp tâm trương

1,1


Điểm Glasgow

100,0

X

X

X

X

Ngày điều trị ở bệnh

1,1

.

.

.

.

Ngày khởi phát bệnh

92,6

X


Hematocrit

1,6

.

.

.

.

Hemoglobin

1,6

.

.

.

.

Số lượng bạch cầu

8,1

.


Loại nhịp thở

b

viện khác


16
Bảng 3.9: Bốn mô hình tiên lượng tối ưu từ các dấu hiệu lâm sàng và
xét nghiệm được chọn lựa bằng phương pháp BMA
Mô hình
Xác suất ≠

5

6

7

8

0a (%)
Urea huyết thanh

45,7

X

.


7,3

.

.

.

.

Albumin huyết thanh

100,0

X

X

X

X

Natri huyết thanh

4,0

.

.


83,3

X

X

X

.

9

9

8

9

BIC

-235,7

-235,0

-234,9

-233,8

Xác suất hậu định



0,2

0,4

0,6
0,4
0,0

AUC(KTC95%)
AUC(KTC95%)
AUC(KTC95%)
AUC(KTC95%)

1.0

0.8

0.6

mô hình 1:
mô hình 2:
mô hình 3:
mô hình 4:

0.4

0,809(0,774-0,845)
0,794 (0,754-0,833)
0,819 (0,784-0,853)


mô hình 5:
mô hình 6:
mô hình 7:
mô hình 8:

0.4

0,853(0,824-0,882)
0,853(0,825-0,882)
0,845(0,815-0,876)
0,853(0,825-0,882)

0.2

0.0

Độ đặc hiệu

Biểu đồ 3.14: AUC của 8 mô hình tối ưu trong tiên lượng tử vong 30
ngày
3.4. Toán đồ tiên lượng nguy cơ tử vong của mô hình 3 và mô
hình 7
Dựa trên phương trình hồi quy của mô hình 3 và mô hình 7,
chúng tôi xây dựng 2 toán đồ tiên lượng cho bệnh nhân nội khoa tại
khoa cấp cứu. Biểu đồ 3.16 là toán đồ được xây dựng dựa trên các
dấu hiệu lâm sàng và Biểu đồ 3.17 được xây dựng dựa trên sự kết
hợp giữa các dấu hiệu lâm sàng và xét nghiệm.



0,05

40

13

200

20

0,1

60

11

85

100

30

0,2

80

0

0,4


0,8

7

70

60

0,9

160

6

65

70

0,95

180

5

60

80

200


300

Huyết áp tâm thu (mmHg)

Giới tính (0:Nữ, 1:Nam)

Điểm

240

50

100

18


0

0

65

0

45

15

100


10

10

20

12

20

11

100

1000

50

30

85

45

30

25

10


30

50

7

65

60

60

25

5

2500

6

60

250

5

70

0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8


15

300

3

50

3500

10

80

90

Biểu đồ 3.17: Toán đồ của mô hình 7 tiên lượng xác suất tử vong trong vòng 30 ngày

Xác suất tử vong 30 ngày

Tổng điểm

Alanine transaminase
(UI/L)

Albumin (g/L)

Đường huyết (mmol/L)


lượng chính xác nguy cơ ở bệnh nhân, mô hình cần phải đơn giản và
dễ sử dụng phù hợp với bối cảnh tại khoa cấp cứu.
Kết quả phân tích bằng phương pháp BMA cho thấy, mô
hình được xây dựng từ các dấu hiệu lâm sàng (mô hình 3, Bảng 3.8)
gồm 5 yếu tố nguy cơ: Giới tính, huyết áp tâm thu, loại nhịp thở,
SpO2, và điểm Glasgow; và mô hình được xây dựng dựa trên sự kết
hợp dấu hiệu lâm sàng và xét nghiệm (mô hình 7, Bảng 3.9) gồm 8
yếu tố nguy cơ: giới tính, loại nhịp thở, SpO2, điểm Glasgow, ngày
khởi phát bệnh, đường huyết, albumin huyết thanh, và ALT. Cả hai
mô hình 3 và mô hình 7 đều cho thấy có tính phân biệt và khả năng
hiệu chuẩn tốt trong giai đoạn phát triển mô hình. Từ mô hình 3 và
mô hình 7, chúng tôi đã xây dựng được hai toán đồ để tiên lượng
nguy cơ tử vong cho bệnh nội khoa tại khoa cấp cứu.
Nhiều mô hình tiên lượng cho bệnh nội khoa tại khoa cấp
cứu có các yếu tố tiên lượng là các kết quả xét nghiệm lúc vào viện
hoặc các dấu hiệu lâm sàng, tuy nhiên có ít mô hình kết hợp các yếu
tố lâm sàng và xét nghiệm lại với nhau. Qua phân tích bằng phương
pháp BMA cho thấy các biến số có xác suất cao xuất hiện trong mô
hình bao gồm: Giới tính, huyết áp tâm thu, nhịp thở, SpO2, điểm
Glasgow, ngày khởi phát bệnh, hồi sinh tim phổi, urea huyết thanh,
đường huyết, creatinine huyết thanh, albumin huyết thanh, AST, và
ALT. Tất cả các biến số này đều liên quan đến biến cố tử vong, có ý


21
nghĩa thống kê. Tám mô hình tiên lượng tối ưu được hình thành từ
các biến số này, bốn mô hình tiên lượng từ các dấu hiệu lâm sàng
không xâm lấn và bốn mô hình tiên lượng kết hợp các dấu hiệu lâm
sàng không xâm lấn và xét nghiệm (Bảng 3.8 và Bảng 3.9).
Trong các mô hình tiên lượng đang được ứng dụng, các yếu

lượng chính xác được cho tất cả các bệnh nhân. Mô hình được phát
triển từ nghiên cứu của chúng tôi (mô hình 3 và mô hình 7) cho thấy
có tính phân biệt tốt (AUC: 0,819 và 0,845) và khả năng hiệu chuẩn
tốt.
Những phát hiện trong nghiên cứu này cần được xem xét kết
hợp với những ưu điểm và nhược điểm của nghiên cứu. Dữ liệu
nghiên cứu của chúng tôi được thu thập dựa trên quy trình nghiên
cứu nghiêm ngặt, đảm bảo được tính chính xác và độ tin cậy của dữ
liệu. Các yếu tố nguy cơ trong hai mô hình là các dấu hiệu lâm sàng
và xét nghiệm thường quy được thực hiện tại cấp cứu nên được thu
thập dễ dàng và nhanh chóng. Hai toán đồ được xây dựng cung cấp
cho bác sỹ điều trị công cụ ước lượng nguy cơ tử vong tại giường
phù hợp với bối cảnh khẩn trương tại khoa cấp cứu. Bên cạnh đó,
nghiên cứu cũng có một số điểm hạn chế như: (1) dữ liệu được lấy
một lần lúc nhập viện nên không phản ánh đầy đủ kết cục điều trị của
bệnh nhân; (2) một số bệnh lý nội khoa thường gặp ở cấp cứu bị loại
trừ như hội chứng vành cấp và ngộ độc, nên kết quả nghiên cứu chưa
áp dụng được cho các bệnh lý này; và (3) mô hình trong nghiên cứu
này chưa được thẩm định bên ngoài nên cần phải có thêm bằng
chứng về sự chính xác của mô hình khi tiên lượng ở các quần thể
khác.
Kết luận
Qua kết quả phân tích ở 1939 bệnh nhân nội khoa cấp cứu
chúng tôi rút ra một số kết luận như sau:


23
1. Mối liên quan giữa các dấu hiệu lâm sàng, tiền sử bệnh, và đặc
điểm cận lâm sàng với tử vong
Các yếu tố lâm sàng như giới tính nam, mạch nhanh, nhiệt