Please use this identifier to cite or link to this item: http://dulieuso.hmu.edu.vn/handle/hmu/4519
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorNguyễn, Thị Trang-
dc.contributor.advisorTrịnh, Lê Huy-
dc.contributor.authorVũ, Thu Hương-
dc.date.accessioned2023-11-27T02:03:25Z-
dc.date.available2023-11-27T02:03:25Z-
dc.date.issued2023-11-23-
dc.identifier.urihttp://dulieuso.hmu.edu.vn/handle/hmu/4519-
dc.description.abstractUng thư vú (UTV) là loại ung thư phổ biến nhất và là bệnh có tỷ lệ tử vong hàng đầu với phụ nữ tại các nước trên thế giới. Theo Globocan 2020, ung thư vú ở nữ hiện đã vượt qua ung thư phổi trở thành nguyên nhân hàng đầu gây ra tỷ lệ mắc bệnh ung thư toàn cầu vào năm 2020, với ước tính khoảng 2,3 triệu ca mắc mới, chiếm 11,7% tổng số ca ung thư.1 Ngày nay, cơ chế bệnh sinh của UTV vẫn chưa thực sự rõ ràng. Theo các nghiên cứu về dịch tễ học, một số yếu tố có liên quan đến ung thư vú và ung thư buồng trứng như: Tiền sử gia đình, đột biến gen, yếu tố môi trường, lối sống,…đều góp phần làm tăng khả năng hình thành và phát triển khối u. Việc đánh giá nguy cơ giúp theo dõi và chẩn đoán UTV ở giai đoạn sớm là một trong những khía cạnh quan trọng của điều trị và cải thiện tiên lượng bệnh. Ở nhiều nước phát triển, các chương trình quốc gia về phòng chống ung thư (PCUT) đều hướng đến: Phòng bệnh; sàng lọc và phát hiện sớm; nâng cao chất lượng chẩn đoán và điều trị bệnh, cải thiện chất lượng sống cho người bệnh ung thư. Trong những năm gần đây, nhờ tiến bộ trong sàng lọc phát hiện sớm mà thời gian sống thêm của bệnh nhân ung thư vú ngày càng được cải thiện. Tuy nhiên, các lựa chọn sàng lọc phổ biến hiện nay có thể liên quan đến một số tác dụng phụ. Do đó việc xác định những người tăng nguy cơ mắc UTV có thể giúp đưa ra những lựa chọn sàng lọc và phòng ngừa cho những người cần được thực hiện nhất. Ngày nay, trước sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, nhiều công cụ và phần mềm đã được đưa vào sử dụng làm tăng hiệu quả y tế, giúp ích cho cả bác sĩ và bệnh nhân.2 Đây có thể coi là một bước tiến lớn, tạo nhiều thuận tiện trong chuyên ngành ung thư nói riêng và y tế nói chung. Canrisk là một giao diện web của mô hình BOADICAE có giá trị xác định nguy cơ ung thư vú, ung thư buồng trứng. Hiện mô hình được khuyến nghị bởi một số cơ quan và tổ chức quốc gia để xác định tính đủ điều kiện tầm soát ung thư vú nguy cơ cao, đủ điều kiện để tầm soát đột biến BRCA1/2 và để cung cấp thông tin dự đoán nguy cơ ung thư vú.3 Tại Việt Nam, phần mềm này chưa được biết đến rộng rãi cũng như được đưa vào áp dụng trong đánh giá UTV. Vì vậy, chúng tôi thực hiện nghiên cứu: “Nghiên cứu xác định nguy cơ ung thư vú di truyền bằng phần mềm Canrisk” với hai mục tiêu sau: 1. Mô tả đặc điểm tiền sử gia đình, lâm sàng, cận lâm sàng và biến thể gen liên quan đến ung thư vú. 2. Xác định nguy cơ ung thư vú di truyền bằng phần mềm Canrisk.vi_VN
dc.description.tableofcontentsMỤC LỤC ĐẶT VẤN ĐỀ 1 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN 3 1.1. Đại cương ung thư vú 3 1.1.1. Định nghĩa, phân loại ung thư vú 3 1.1.2. Dịch tễ 4 1.1.3. Bệnh học ung thư vú 6 1.1.4. Các yếu tố nguy cơ ung thư vú 8 1.1.5. Chẩn đoán ung thư vú 12 1.1.6. Tiên lượng và đánh giá nguy cơ 15 1.1.7. Khuynh hướng di truyền và một số gen liên quan đến ung thư vú 16 1.2. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu và tầm soát ung thư vú 25 1.2.1. Trí tuệ nhân tạo trong y tế 25 1.2.2. Các mô hình ứng dụng trí tuệ nhân tạo dự đoán nguy cơ ung thư vú 26 1.2.3. Canrisk - công cụ đánh giá nguy cơ UTV, UTBT. 29 CHƯƠNG 2. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 31 2.1. Đối tượng nghiên cứu 31 2.1.1. Tiêu chuẩn lựa chọn 31 2.1.2. Tiêu chuẩn loại trừ 31 2.2. Phương tiện nghiên cứu 31 2.3. Phương pháp nghiên cứu 32 2.3.1. Thời gian nghiên cứu 32 2.3.2. Địa điểm nghiên cứu 32 2.3.3. Phương pháp nghiên cứu 32 2.3.4. Cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu 32 2.3.5. Biến số và chỉ số nghiên cứu 33 2.4. Xử lý số liệu 34 2.5. Quy trình nghiên cứu 35 2.5.1. Thu thập số liệu 35 2.5.2. Xử lý và phân tích số liệu 35 2.5.3. Hạn chế sai số 39 2.6. Đạo đức trong nghiên cứu 40 CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 41 3.1. Đặc điểm nhóm nghiên cứu 41 3.1.1. Tuổi 41 3.1.2. Chỉ số khối cơ thể (BMI) 43 3.1.3. Tình trạng mãn kinh 44 3.2. Kết quả nghiên cứu theo mục tiêu 45 3.2.1. Tiền sử gia đình, lâm sàng, cận lâm sàng và biến thể gen UVT 45 3.2.2. Xác định nguy cơ ung thư vú di truyền bằng phần mềm Canrisk. 55 CHƯƠNG 4. BÀN LUẬN 59 4.1. Đặc điểm bệnh nhân, tiền sử gia đình, lâm sàng, cận lâm sàng, đột biến gen liên quan UTV 59 4.1.1. Tuổi 59 4.1.2. Chỉ số khối cơ thể BMI 60 4.1.3 Tình trạng kinh nguyệt 61 4.1.4. Tiền sử gia đình 62 4.1.5. Lý do đến khám 62 4.1.6. Vị trí và kích thước khối u 63 4.1.7. Tình trạng di căn hạch trên lâm sàng 63 4.1.8. Giai đoạn chẩn đoán UTV 64 4.1.9. Đặc điểm UTV trên siêu âm 65 4.1.10. Hóa mô miễn dịch và Ki67 66 4.1.11. Đặc điểm mang gen UTV 67 4.2. Nguy cơ ung thư vú dựa trên phần mềm Canrisk 69 4.3. Một số hạn chế trong nghiên cứu 76 KẾT LUẬN 78 KIẾN NGHỊ 79 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤCvi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.subjectUng thư vúvi_VN
dc.subjectdi truyềnvi_VN
dc.subjectBRCAvi_VN
dc.subjectPhần mềm Canriskvi_VN
dc.titleNGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH NGUY CƠ UNG THƯ VÚ DI TRUYỀN BẰNG PHẦN MỀM CANRISKvi_VN
dc.typeThesisvi_VN
Appears in Collections:Luận văn bác sĩ nội trú

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Vũ Thu Hương - BSNT - YSHDT - 2021-2024.pdf
  Restricted Access
2.48 MBAdobe PDFbook.png
 Sign in to read
Vũ Thu Hương - BSNT - YSHDT - 2021-2024.docx
  Restricted Access
2.34 MBMicrosoft Word XML


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.