bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
IOT Based Portable Fire Extinguisher using Acoustic Setup
Authors: Sumit Kumar Rai
Published: November 2024

Despite their effectiveness, conventional fire extinguishers come with notable drawbacks such as chemical residue and environmental damage. Addressing these concerns, recent research proposes a revolutionary solution: utilizing sound waves to combat fires. This innovative approach introduces a portable extinguisher device designed to efficiently diminish flame energy and extinguish fires by concentrating sound waves through a vortex cannon. Extensive testing across various fuel types, including gas, liquid, and solid, has demonstrated the effectiveness of this technology. Findings indicate that the optimal frequency range for extinguishment is around 60 Hz. These results underscore the capability of this novel method to swiftly extinguish fires of diverse origins. Moreover, beyond its efficacy in extinguishing flames, this technology holds the potential to significantly reduce property loss and human casualties by enabling early-stage fire intervention. By leveraging this strategy, fire safety procedures could undergo a transformative shift, offering a more sustainable, safer, and cleaner solution by mitigating the drawbacks associated with traditional fire extinguishers and introducing a versatile approach applicable across different fuel types, this advancement represents a significant step forward in fire safety technology. Its adoption could lead to profound improvements in fire fighting practices, enhancing both environmental sustainability and public safety.
Exploring Beishan Granite Damage Patterns: Statistical Analysis of Single and Multiple Loading via Acoustic Emission Techniques.
Authors: Amit S. Chaudhary
Published: November 2024

Using acoustic emission (AE) methods, a research is carried out to examine the failure features of Beishan granite for both loads i.e. continuous and single. The findings demonstrated that the AE signal level increased following dilatancy during single loading but reduced as the tension in the axial direction neared the highest level of tension.AE signals were mostly created during the elastic stage of loading, when loading numerous times, but they were also generated during the failure and residual stages of unloading. In the AE waveforms, three frequency bands were seen in the majority, this was less than 200 kHz in prevailing frequency and less than 80 dB in amplitude. As the loading tension rise, the AE signals' amplitude grew. The AE a- and b-values for the specimens that experienced repeated loads showed that microcracks developed rapidly at the time of the damage stage and helped to generate macrocracks during the residual stage.
Stochastic Optimization of Distribution Networks: Application of Probabilistic Graphical Models in Electrical Grid Management
Authors: Haripriya H. Kulkarni
Published: November 2024

In electricity grid management, optimizing distribution networks is a must for making sure that the grid is reliable, efficient, and resilient. Stochastic optimization methods have become very useful for dealing with the unknowns that come up in grid operations because of things like adding green energy, changing demand, and broken equipment. We present a new way to improve distribution networks when there is doubt in this study. It uses probabilistic graphical models (PGMs). Using PGMs lets us describe the complicated connections between loads, producers, and grid infrastructure, as well as the relationships between these parts of the distribution network. By recording these relationships, we can accurately show how unclear the grid is and make smart choices to make it work better. In particular, we use Bayesian networks (BNs) and Markov random fields (MRFs) to describe how the different factors in the network are likely to be related to each other. We show how well our method works by using it on a real-life delivery network problem. We look at a case study of a distribution network that has a lot of green energy sources and changing load levels. We use PGMs to build a statistical model of the distribution network by combining past data, weather forecasts, and real-time measures. Then, we create a stochastic optimization problem to find the best way to reduce the predicted operational cost while still meeting different operational restrictions, like voltage limits, power balance, and equipment limitations. We use advanced optimization algorithms, like stochastic gradient descent and genetic algorithms, to quickly solve the optimization problem that was given. We show that our method works and can be scaled up for handling distribution networks when there is doubt by doing a lot of computer tests and risk analyses. The suggested method can make delivery networks much more reliable, cost-effective, and resilient than traditional linear optimization methods, as shown by our results. Overall, this study shows that probabilistic graphical models can be a very useful tool for managing the electricity grid and finding the best ways to use distribution networks in the face of randomness. Including unknowns in the modeling process helps we make stronger and more dependable choices that will help current distribution systems work well.
Evaluating the Effectiveness of Transfer Learning for Predicting the Risk of Autosomal Recessive Diseases Using Pre-Trained Deep Learning Models.
Authors: Ashwini A. Pandagale
Published: November 2024

Given the large degree of genetic variability and complicated aggregation, the order of autosomal recessive ataxias faces a significant challenge. As new innovations are developing for extended targeted quality testing, we conducted a thorough intentional review of the literature to look at all recessive ataxias in order to suggest another grouping and suitably embrace this field. The most well-known autosomal recessive genetic disease in the Caucasian population is cystic fibrosis. Expanding knowledge about sub-atomic pathology from one angle enables better description of the changes in CFTR quality and from another viewpoint builds the persuasive force of atomic testing. Accurately predicting endurance in cystic fibrosis (CF) patients can help determine the optimal timing for lung transplantation (LT) in patients with end-stage respiratory disease. Current recommendations state that if the restricted expiratory volume (FEV1) is less than 30% of theoretical, the patient should undergo her LT test. Although FEV1 certainly plays a role in CF-related death, we expected endurance behavior in CF patients to show significantly more variability.  Since it is automated, clinical practitioners might very well use it to build prognostic models without needing a deep understanding of machine learning. Our studies showed that the model developed using Auto Prognosis is more accurate than existing rules and other competing models.
Design and Control of Modular Compliant XY Positioning stage
Authors: Kishor K. Dhande
Published: November 2024

The modular design and controller implementation of compliant XY stage having large motion range are presented.The design involves symmetric parallel kinematic configuration using compound parallelogram flexure module (CPM) with input-output decoupling properties. The architectural parameters are determined based on the performance metrics such as stiffness, resonance frequency and motion range etc. The FEA simulation predicts the range of motion of 12 mm along each working axes.A prototype is developed to assess the performances of the stage. The results exhibit the small deviation between the two working axes which reflects the better decoupled motions.The PID controller is implemented to achieve the accuracy of positioning with submicron resolution.
Dynamic Analysis of Multi-Storey Building for Minimization of Lateral Displacement due to Earthquake Using Shear Wall
Authors: Kushalkumar Yadav
Published: November 2024

Shear wall are one of the most commonly used in Multi-Storey buildings for resisting the lateral load. In this paper, the multistorey building is modeled and analyzed by STAAD-Pro Software. Building with shear wall is analyzed using STAAD-Pro software and the comparison is done withmodelwithout shear wall. The main focus on the studies of seismic behavior of shear wall in multi-storey building and it will be discussed in detail. The calculation is done by using the IS Code IS 1893:2002, criteria for earthquake resistant design of structures part 1 general provisions and buildings. And the use of IS456:2000, and IS875:1987also have been done in this paper.  The results of Displacements and storey drift havebeen computed in both the cases with and without shear wall in STAAD-Pro by using Response Spectrum Method and areobserved as, buildings, employing shear walls at the exterior corners leads to an impressive 77.28% reduction in displacement, while placing them in the middle of the exterior wall achieves a slightly higher reduction of 77.63%. This emphasizes the effectiveness of shear walls in both configurations, with a marginal advantage for the latter.
Self-Supervised Transformer Networks: Unlocking New Possibilities for Label-Free Data
Authors: Bhagyashree S. Madan
Published: November 2024

In machine learning, self-supervised transformer networks have become a new way of doing things, especially when it comes to handling and understanding huge amounts of data that hasn't been labeled. This way of doing things uses the structure of the data itself to make representations that make sense without the need for specific names. With the help of advanced techniques like masked language modeling and contrastive learning, these networks can find complex patterns and connections in the data. Self-supervised learning is flexible enough to be used in many areas, such as natural language processing, computer vision, and voice processing. This shows how adaptable and useful it is. The most interesting thing about self-supervised transformer networks is that it can make supervision signs right from the data. This feature makes it much less important to use named datasets, which are hard to find and cost a lot. So, the framework not only makes strong machine learning methods easier for everyone to use, but it also makes jobs easier to do when labeled data is scarce or not available at all. Using transformer structures, which are known for being able to handle long-range relationships and environmental knowledge, makes self-supervised learning even more useful. New developments in self-supervised transformer networks have made big improvements in a number of measures, showing that it can compete with or even beat standard supervised methods. This amazing progress is due to new ways of designing models, training them, and finding the best ways to use the data. For better understanding, using techniques like transfer learning and fine-tuning has made it easier for models that have already been trained to adapt to specific tasks, which has led to better performance in a wide range of applications. Self-supervised transformer networks are very important for dealing with the problems that come up with adapting to new domains and generalizing. These models are better at handling changes in the distribution of inputs because it learn stable representations that catch the underlying structure of data. This trait is especially useful in the real world, where data may be very different from the training set. Self-supervised transformer networks have effects that go beyond just making them work better. These networks open up new areas for study and use by making label-free data useful. Researcher make it possible for progress to be made in areas like active learning and semi-supervised learning. This area of machine learning is always changing, and studying self-supervised transformer networks could help find new ways to solve hard problems.
Mathematical Modelling for Brain Tumor Segmentation and Classification Using Machine Learning
Authors: Mrunal Pathak
Published: November 2024

Brain tumors are life-threatening diseases that need to be diagnosed quickly and correctly in order to be treated effectively. Traditional MRI scans can help find problems, but they take a long time, are prone to mistakes, and need to be done by a doctor who knows what they're doing. Machine learning (ML) techniques offer advanced, automated ways to deal with these problems by dividing and classifying brain tumors. This research looks into the mathematical models that make these processes work and shows how they can be used to find brain tumors. The segmentation process starts with an MRI picture. The goal is to separate brain tissue that is tumor-like from brain tissue that is healthy. Using machine learning techniques to find tumor pixels is like solving an optimization problem from a mathematical point of view. A number of methods are used to achieve accurate segmentation, including thresholding, K-means grouping, and convolutional neural networks (CNNs). These models utilize concentrated values, angles, and design characteristics taken from MRI pictures to form it simpler to discover the edges of tumors. The MRI picture is turned into a high-dimensional include space amid highlight extraction so that the development can be classified. Support Vector Machines (SVMs), random forest, and Deep Neural Systems (DNNs) are a few cases of machine learning models that are utilized to sort tumors into bunches, such as typical or unsafe. To work, these models discover the leading hyperplane, construct choice trees, or utilize neural organize layers to associate information to lesson names. This inquire about appears that utilizing both scientific modeling and machine learning together makes brain tumor division and classification much more exact and fast. A lot of progress has been made, but problems like hard-to-understand models and a lack of data still exist. This shows that more study is needed to make these models better for use in clinical settings.
Mathematical Modelling and Deep Learning Techniques for Predicting Cardiovascular Disease
Authors: Mohamed Z. Sayed-Ahmed
Published: November 2024

Putting together mathematical models and deep learning has become a strong way to identify cardiovascular disease (CVD) in recent years. This paper looks at how dynamical systems, control theory, and machine learning methods can work together to make CVD forecast more accurate and reliable. To improve the ability of diagnostic tools to predict the future by using mathematical models like differential equations to describe how the heart works and deep learning architectures like Convolutional Neural Networks (CNNs) and Recurrent Neural Networks (RNNs) for feature extraction. This method considers both the time patterns of how the heart works and the non-linear complexity of risk factors like high blood pressure, high cholesterol, and family tendencies. The most important part of our method is creating a multi-stage prediction model. This model starts with differential equations that show how heart rate and blood pressure change over time. Next, it uses deep learning models that have been trained on large CVD datasets. Normalization and feature engineering methods are used to prepare the information. Key measures like age, BMI, and cholesterol levels are used as inputs. Metrics like precision, sensitivity, specificity, and F1-score are used to judge how well the model works. Early findings indicate that combining mathematical models with deep learning makes predictions a lot more accurate than using only standard machine learning models. In particular, adding time dynamics to the model lets it find hidden trends in physiological data that simple models often miss. Deep learning also lets the system learn on its own how different risk factors are related to each other, making it a strong tool for finding CVD early and predicting how bad it will be. The research shows that a mix of approaches could make personalized medicine better by giving doctors accurate and easy to understand prediction tools. In the future, researchers will focus on making these models work better so it can be used in real time in hospital settings. This could help lower the number of people who get cardiovascular disease around the world.
A Linear Swarm – Based Intelligence for Resource Allocation and Fault Prediction in Cloud
Authors: Suvarna S. Pawar
Published: November 2024

The widespread utilization Cloud Computing (CC) services for hosting real-time applications have led to the appearance of service dependability as an essential issue in both users and Cloud Service Providers (CSP). Two diverse fault tolerant approaches are provided to improve the cloud service reliability known as proactive and reactive model. Various prevailing approaches consider the coordination problem among the Virtual Machines (VMs) executes parallel processing. Devoid of appropriate VM coordination, the parallel processing outcomes are not so appropriate. To handle this issue, a VM-based cluster allocation model is designed to diminish the total resource consumption by the data centers and network resources. Here, the VM migration process is performed for deteriorating PM to certain optimal PMs. At last, the optimal target selection is handled with an improved optimization approach known as linear Swarm-based intelligence. Here, various metrics are evaluated and compared with other approaches. The experimental outcomes illustrate the efficiency of the anticipated model.
Optimizing Electronic Health Records for Enhanced Clinical Decision Support and Improved Patient Care through Advanced Data Integration and Machine Learning Algorithms
Authors: Reda. M. Radwan
Published: November 2024

Electronic Health Records (EHRs) have changed the way healthcare is provided by recording patient information, making it easier to handle data, and letting healthcare workers talk to each other without any problems. But EHRs haven't completely come to their full guarantee however when it comes to making strides quiet care and making proficient choices superior. This theoretical talks almost a other way to make strides EHR frameworks by utilizing progressed information integration and machine learning methods. The objective is to create clinical choice back way better and, within the conclusion, make understanding comes about way better. The recommended approach makes the foremost of the colossal sum of information in electronic wellbeing records (EHRs) by combining distinctive sorts of information, such as organized clinical information, unorganized composed notes, restorative images, genetic information, and real-time real signs. Diverse information sources are brought together utilizing progressed information integration strategies to form a full understanding profile that appears the patient's wellbeing state and therapeutic foundation as a entirety. This bound together data environment is the premise for building progressed machine learning models that can draw valuable conclusions, figure how patients will do, and recommend the most excellent care for each individual. Machine learning methods are exceptionally vital for getting valuable data from EHR information. These calculations can discover mystery associations and complex designs by utilizing strategies like profound learning, normal dialect preparing, and expectation modeling. They can also accurately predict clinical events. These models are always learning and getting better, so they can change to new patient data and clinical situations.
Convolutional Neural Networks (CNNs) for detection of Eye Diseases in an Effective Manner
Authors: S. P. Pingat
Published: November 2024

Introduction:
This thesis concentrates on advancing a deep learning system for the precise classification of eye illnesses. Employing the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm and Tkinter for GUI, the interface safeguards an intuitive and user-friendly experience. The system effectively identifies various eye conditions, including glaucoma, cataracts, diabetic retinopathy, among others.
Objectives: The main goal of this thesis is to offer a reliable and efficient solution for classifying eye diseases through deep learning techniques by addressing the critical need for timely and accurate diagnosis. The significant contributions of this thesis include: Publication of new datasets beneficial to researchers in the field. Enhancement of a robust segmentation approach, applicable to various retinal conditions, including diabetic retinopathy.
Methods:  A supervised learning approach adopted to train the CNN algorithm with an extensive dataset of eye images. The system achieved an impressive accuracy in classifying eye diseases, underscoring its effectiveness in identification and diagnosis. Development of a hybrid characteristic extraction method from segmented objects, utilized by the classifier for detecting glaucoma and other eye diseases.
Results: This system will be able to detect and diagnose the diseases which are related with Eys which will help patients to take care of eyes from further complications. Furthermore, with advancements in portable retinal cameras, integrating the proposed method can facilitate the diagnosis of glaucoma and other eye diseases, thereby enhancing the detection rate, especially in growing nations.
Conclusions: The developed system significantly enhances the accuracy and efficiency of eye disease diagnosis, enabling early detection and treatment. The integration of Tkinter for GUI and the color-blind test feature improves the user experience, making the system more accessible to a broader audience. This thesis underscores the potential of deep learning techniques in medical diagnosis, presenting a valuable tool for healthcare professionals and patients alike.
Mathematical Approaches to Cryptographic System Design
Authors: Manoj Tarambale
Published: November 2024

In the digital age, cryptographic systems are the most important part of safe communication. To protect data security, confidentiality, and validity, they need strong design frameworks. The math methods used in this paper are very important for designing and analyzing secure systems. As basic ideas, it looks at number theory, math, and complexity theory, with an emphasis on both old and new methods. Some important topics are the creation of prime numbers, modular arithmetic, elliptic curves, and finite fields, which are the basis for many encryption methods. The paper also talks about how complexity theory can be used to measure the strength of cryptography. It specifically talks about issues with discrete logarithms and integer factorization, which are at the heart of popular protocols like RSA and ECC. It also looks into lattice-based cryptography, which is seen as a strong option to quantum threats, and shows how hard it is to solve lattice issues. The study also looks at the design principles of symmetric cryptography, mainly block ciphers and stream ciphers, and how they use permutation groups and linear algebra to make sure that key plans and spread methods are safe. The paper also looks at secure hash functions, focusing on collision resistance, pre-image resistance, and how they are made using mathematics concepts such as Merkle-Damgård and sponge functions. Advanced topics like homomorphic encryption and zero-knowledge proofs show how mathematics and cryptography are increasingly coming together. They show how they can be used to make operations safe on protected data and privacy-preserving protocols. This paper gives a full picture of how mathematical theories and methods are used to build strong cryptographic systems by combining strict mathematical models with real-world cryptographic needs. The discussion stresses that the field is always changing because of new threats and improvements in computers. It also calls for constant scientific progress to make cryptography stronger against future problems.
Mathematical Models for Smart Grid Load Balancing
Authors: Manoj Tarambale
Published: November 2024

Stack adjusting should be exhausted more progressed ways since advanced control lines are getting more complicated and green vitality sources are being included increasingly. "Scientific Models for Keen Lattice Stack Adjusting" looks at how scientific models can be made and utilized to move forward how power loads are overseen and distributed in keen networks. This investigate looks into distinctive ways to create the lattice more solid and effective, such as utilizing optimization strategies, prescient models, and machine learning. Request reaction, real-time stack forecasts, and the combination of disseminated vitality assets (DERs) are a few of the enormous issues that the models attempt to unravel. Lattice supervisors can more precisely foresee vitality request, adaptably dole out assets, and lower crest loads by utilizing these models. This cuts down on vitality squander and running costs. The ponder too stresses how critical it is to include unknown variables like changing green vitality yield and eccentric utilization patterns within the models to create beyond any doubt they are solid and solid. The consider appears the potential of independent strategies, in which individuals in numerous places work together to keep the worldwide framework steady and indeed out the stack in each region. This independent approach makes the lattice more scalable and flexible, so it can way better meet future vitality needs and suit the developing utilize of green vitality. This paper makes a difference update power lines by looking at numerous current models and coming up with other ways to do things. This makes beyond any doubt that the vitality supply is steady, endures a long time, and works well. The think about findings are exceptionally vital for officials, engineers, and specialists who are attempting to make savvy networks that can handle the requirements of the 21st century.
A Comparative Analysis of F-RAN and C-RAN Architectures for Next-Generation Wireless Networks
Authors: Shivya Srivastava
Published: November 2024

Within the realms of software-defined networks (SDN), this study offers an in-depth analysis of F-RAN and C-RAN designs. It evaluates the essential characteristics, performance metrics, and deployment considerations of both architectures to enhance understanding of their capabilities. Additionally, the study explores the potential advantages and challenges of integrating F-RAN and C-RAN with SDN, offering insights for network architects and operators. By thoroughly comparing these architectures and analyzing their key features, performance metrics, and deployment considerations, the objective is to enhance comprehension of F-RANs and C-RANs within the framework of SDN. Additionally, it delves into examining the prospective advantages and obstacles linked with the combination of these architectural models with SDN, therefore providing network architects and operators with relevant insight. It serves to enrich the knowledge repository of SDN through meticulous analysis and furnishes pivotal insights for the deployment and refinement of network infrastructure.
Navigating Escalation Patterns in Road Construction Projects in Maharashtra
Authors: Rahul S. Chaudhari
Published: November 2024

This research delves into the nuanced dynamics of escalation amounts in construction projects, differentiating their implications on residential versus road construction. Detailed analyses of four diverse projects expose distinctive patterns: Project No.1 witnesses peak steel escalation, while material, labour, and POL exhibit constancy. Project No.2 reveals material escalation as dominant, with recuperated steel and cement costs. Conversely, Project No.3 portrays negative escalations for material and POL, dominated by labour impacts. Project No.4 experiences negative escalations attributable to duration shifts. The study unveils a correlation between project duration and escalating costs, highlighting steel, material, and labour as pivotal in residential projects and labour, material, and POL in road projects. The research underscores the critical role of escalation clauses in contracts, elucidating their significance in mitigating direct impacts on project costs. The findings emphasize project-specific factors such as duration, material price fluctuations, project nature, client-contractor dynamics, and governmental policies shaping escalation outcomes.
Deep Learning-Based Camouflaged Object Detection and Tracking for Enhanced Video Surveillance
Authors: P V  Prasanna Kumari
Published: November 2024

To improve security and tactical awareness, video surveillance systems need to be able to find and track objects that are hidden. The approach suggests a deep learning-based method for finding and following hidden objects. There are two major steps in our method: finding and following. During the detecting step, we use a R-CNN based model to find items that are hidden in each frame. A lot of labelled pictures with different kinds of camouflage patterns and objects are used to train this model. The updated Faster R-CNN has more levels and changes that make it better at finding things that are hidden. To keep track of the objects across frames, we use an LSTM-based tracker. The LSTM tracker uses the object's traits and motion information to keep track of its state and guess where it will be in the next frame. To make our method even more effective, we use pre-trained models like MobileNet and VGG-19 for feature extraction. This makes the computations simpler while keeping the accuracy of the recognition and tracking high. The proposed model tested on a number of difficult video scenes with items that were well hidden. The results show that our method works better than other methods, as it increases the accuracy of both recognition and tracking. Also, our method works well even when the lighting changes, the size of the objects changes, or the background is complicated. The suggested method based on deep learning looks like a good way to find and follow hidden objects in video monitoring scenarios. Using CNNs, LSTM networks, and pre-trained models like MobileNet and VGG-19, we show big improvements in terms to compare the various performance parameters with accuracy and stability, which helps make security and monitoring systems better.
AI-Driven Optimization of Roll Forming Parameters for Defect-Free Manufacturing in Advanced High-Strength Steels
Authors: D. P. Yesane
Published: November 2024

This paper presents an innovative and novel AI-driven approach to optimizing the roll forming process for advanced high-strength steels (AHSS), which are prone to defects like wrinkling, springback, and cracking due to their high strength and low formability. Traditional trial-and-error methods for parameter selection are time-consuming and inefficient. The proposed framework integrates machine learning models, such as artificial neural networks (ANN), support vector machines (SVM), and random forests, with genetic algorithms for multi-objective optimization. The novelty of this paper lies in the real-time monitoring and adjustment capabilities, allowing for dynamic process control that adapts to variations in material properties. This approach not only predicts and reduces defects by 30%, but also decreases parameter selection time by 50%, significantly improving production efficiency. A case study on an AHSS automotive component demonstrates the effectiveness of this system in achieving defect-free manufacturing, reducing equipment costs, and enhancing throughput. The AI-based methodology represents a paradigm shift in roll forming, offering a more flexible, scalable, and cost-efficient solution for modern manufacturing. Future work will explore integration with finite element analysis (FEA) and reinforcement learning for further improvements in process control.
Explainable Machine Learning Models for Real-Time Threat Detection in Cybersecurity
Authors: Bhagyashree D Shendkar
Published: November 2024

In the rapidly evolving landscape of cybersecurity, traditional machine learning models often operate as "black boxes," providing high accuracy but lacking transparency in decision-making. This lack of explainability poses challenges for trust and accountability, especially in critical areas like threat detection and incident response. Explainable machine learning models aim to address this by making the model's predictions more understandable and interpretable to users. This research integrates explainable machine learning models for real-time threat detection in cybersecurity. Data from multiple sources, including network traffic, system logs, and user behavior, undergo preprocessing such as cleaning, feature extraction, and normalization. The processed data is passed through various machine learning models, including traditional approaches like SVM and decision trees, as well as deep learning models like CNN and RNN. Explainability techniques such as LIME, SHAP, and attention mechanisms provide transparency, ensuring interpretable predictions. The explanations are delivered through a user interface that generates alerts, visualizations, and reports, facilitating effective threat assessment and incident response in decision support systems. This framework enhances model performance, trust, and reliability in complex cybersecurity scenarios.
Đặc điểm lâm sàng và tỷ lệ trào ngược họng thanh quản ở người bệnh viêm mũi xoang mạn
Authors: Quang Nguyễn Hy , Thành Cao Minh
Published: November 2024

Nghiên cứu thực hiện nhằm mô tả tỷ lệ trào ngược họng thanh quản ở bệnh nhân viêm mũi xoang mạn và đối chiếu các đặc điểm lâm sàng giữa 2 nhóm có LPR và không có LPR. Nghiên cứu tiến cứu, mô tả cắt ngang loạt ca bệnh, 391 bệnh nhân viêm mũi xoang mạn khám bệnh tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, thời gian từ tháng 9/2023 - tháng 4/2024. Tỷ lệ bệnh nhân có trào ngược họng thanh quản (RSI > 13 và RFS > 7) là 254/391 bệnh nhân, chiếm 65%. Tuổi trung bình nhóm viêm mũi xoang mạn có LPR là 47,37, cao hơn nhóm Không LPR là 40,89, có sự tăng dần tỷ lệ trào ngược họng thanh quản qua các nhóm tuổi, cao nhất ở nhóm > 60 tuổi với 75,4%. Tỷ lệ trào ngược họng thanh quản ở nữ giới là 159/224 (71,0%), cao hơn tỷ lệ ở nam giới là 95/167 bệnh nhân (56,9%). Bệnh nhân viêm mũi xoang mạn Polyp mũi chiếm 16,1% (63/391 bệnh nhân). Tỷ lệ LPR ở nhóm Polyp mũi là 36/63 (57,1%), ở nhóm bệnh nhân không Polyp mũi là 218/328 (66,5%), khác biệt không có ý nghĩa thống kê.
Đánh giá hiệu quả phẫu thuật nội soi mũi xoang đối với chức năng vòi nhĩ ở bệnh nhân viêm mũi xoang mạn tính người lớn
Authors: Nam Quản Thành , Thuận Nghiêm Đức , Hương Đỗ Lan , Anh Đỗ Trâm , Hoà Nguyễn Thị
Published: November 2024

Nghiên cứu tiến cứu mô tả từng trường hợp trên 42 bệnh nhân nhằm đánh giá sự biến đổi chức năng vòi nhĩ sau phẫu thuật nội soi mũi xoang ở bệnh nhân viêm mũi xoang mạn tính người lớn có rối loạn chức năng vòi nhĩ. Tuổi trung bình là 46,3 ± 10,2; nam giới chiếm 32/42 (76,2%), nữ giới 10/42 (chiếm 23,8%); 100% bệnh nhân có chảy dịch mũi, sau đó là ngạt tắc mũi chiếm 76,2%; có 28,6% trường hợp có polyp mũi, bít tắc phức hợp lỗ ngách là 35,7%, dị hình vách ngăn chiếm 30,9%, dịch mủ chiếm 83,3%; tổn thương ở xoang hàm, sàng đều chiếm 100%. Điểm ETDQ-7 trước phẫu thuật là 19,3; sau phẫu thuật 1 tháng là 9,1 và sau 3 tháng là 8,2. Kết quả nghiệm pháp Valsaval dương tính tăng lên và âm tính giảm đi sau phẫu thuật ở cả 2 tai có ý nghĩa thống kê với p < 0,001. Nhĩ lượng đồ type A tăng lên và type B, C giảm đi sau phẫu thuật ở cả 2 tai có ý nghĩa thống kê với p < 0,001. Chức năng vòi nhĩ cải thiện rõ rệt ở bệnh nhân viêm mũi xoang mạn tính có rối loạn chức năng vòi được phẫu thuật nội soi mũi xoang.
Khảo sát gánh nặng chăm sóc của người chăm sóc người bệnh ung thư tại Trung tâm ung bướu - Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
Authors: Nhung Nguyễn Thị Hồng , Sơn Nguyễn Thị , Châu Nguyễn Minh , Huyền Nguyễn Thị
Published: November 2024

Nghiên cứu mô tả cắt ngang thực hiện trên 252 người chăm sóc tại Trung tâm Ung bướu - Bệnh viện Đại học Y Hà Nội được thực hiện nhằm mô tả thực trạng gánh nặng của người chăm sóc người bệnh ung thư và một số yếu tố liên quan. Phương pháp thu thập số liệu trực tiếp bằng phỏng vấn bộ câu hỏi Zarit Burden Interview (ZBI). Kết quả với điểm số gánh nặng trung bình là 27,21 ± 11,49, tương đương với gánh nặng mức độ trung bình. Tỷ lệ gánh nặng từ không đến nhẹ là 31,0%, trung bình 53,2%, nghiêm trọng và rất nghiêm trọng lần lượt là 15,1% và 0,8%.
Nồng độ 25-Hydroxyvitamin D huyết thanh và một số yếu tố liên quan ở bệnh nhi viêm phổi tại Bệnh viện E
Authors: Hoa Chu Thị Thanh , Quý Trương Văn , Mai Ninh Thị Phương , Hường Nguyễn Thị , Hồng Nguyễn Thị Thuý
Published: November 2024

Khảo sát nồng độ 25(OH)D huyết thanh ở trẻ mắc viêm phổi và một số yếu tố liên quan, nhận xét mối liên quan giữa nồng độ 25(OH)D với mức độ nặng của viêm phổi. Nghiên cứu mô tả cắt ngang thực hiện trên 93 bệnh nhi từ 01 tháng đến 60 tháng tuổi mắc viêm phổi điều trị tại Khoa Nội Nhi tổng hợp - Bệnh viện E từ tháng 5/2023 đến tháng 6/2024. Kết quả nghiên cứu cho thấy tuổi trung bình của trẻ là 21,8 ± 14,61 tháng, nhóm trẻ dưới 24 tháng tuổi nhập viện nhiều nhất chiếm 61,3%, viêm phổi nặng chiếm tỷ lệ 32,3%. Nồng độ 25(OH)D trung bình là 33,3 ± 14,47 ng/mL. Có 12,9% trẻ viêm phổi có nồng độ 25(OH)D huyết thanh thấp ≤ 20 ng/mL. Tỷ lệ trẻ mắc viêm phổi trên 24 tháng tuổi thiếu vitamin D chiếm 66,7% nhiều hơn so với nhóm trẻ dưới 24 tháng tuổi (33,3%). Trẻ viêm phổi có nồng độ 25(OH)D thấp có nguy cơ bị viêm phổi nặng cao gấp 3,53 lần nhóm có nồng độ 25(OH)D bình thường. Trẻ viêm phổi có nồng độ 25(OH)D huyết thanh thấp có nguy cơ mắc viêm phổi nặng cần phối hợp điều trị kháng sinh nhiều hơn.
Tình hình kháng kháng sinh của Elizabethkingia Anophelis ở bệnh nhân viêm phổi thở máy tại Bệnh viện Bệnh Nhiệt đới Trung ương (01/2020 – 05/2024)
Authors: Hùng Thân Mạnh , Thạch Nguyễn Cường
Published: November 2024

Nghiên cứu này nhằm mô tả tình trạng kháng kháng sinh của vi khuẩn Elizabethkingia anophelis ở bệnh nhân viêm phổi thở máy. Chúng tôi tiến hành phân tích mô tả cắt ngang trên các chủng vi khuẩn được phân lập từ 73 bệnh nhân được chẩn đoán và điều trị viêm phổi thở máy liên quan đến Elizabethkingia anophelis tại Bệnh viện Bệnh nhiệt đới Trung ương trong thời gian từ tháng 01/2020 đến tháng 5/2024. Kết quả của nghiên cứu cho thấy bệnh nhân có nhóm tuổi chủ yếu từ 60 tuổi trở lên (chiếm 68,5%), tỷ lệ nam giới (64,4%). 75,4% bệnh nhân có ít nhất 1 bệnh lý nền, trong đó nhiều nhất là cao huyết áp và tim mạch (43,7%). Vi khuẩn Elizabethkingia anophelis kháng cao với nhiều loại kháng sinh, cụ thể ceftazidime là 100%, meropenem là 98,2%, cefepime là 97,7% và imipenem là 96,8%. Vi khuẩn còn nhạy cảm với kháng sinh là trimethoprim/sulfamethoxazole (51,6%); norfloxacin (14,3%) và ciprofloxacin (14,0%)
Xác định các biến thể gen HBB ở người bệnh β-thalassemia tại Viện Huyết học - Truyền máu Trung ương
Authors: Phượng Phạm Trịnh Chúc , Chính Dương Quốc , Bình Nguyễn Thanh Ngọc , Tùng Nguyễn Quang
Published: November 2024

β-thalassemia là bệnh lý huyết học di truyền đơn gen phổ biến nhất trên thế giới. Để xác định các biến thể gen HBB ở 224 người bệnh β-thalassemia, DNA được tách từ máu ngoại vi chống đông bằng EDTA-K2 và tiến hành phân tích bằng các kỹ thuật: MARMS-PCR, giải trình tự gen Sanger và MLPA. Kết quả đã phát hiện tổng số 416 biến thể ở 224 người bệnh β-thalassemia tại 5 vị trí khác nhau trên gen HBB. CD26 (HbE), CD17 là hai biến thể được tìm thấy với tỉ lệ cao nhất lần lượt là 31,7% và 30,5%. HBB:c.79G>C và HBB:c.316-185C>T chưa từng được ghi nhận ở Việt Nam.
Kết quả thai kỳ sau chuyển một phôi nang chuẩn bội: Một nghiên cứu hồi cứu
Authors: Thuý Nguyễn Minh , Thắng Lê Đức , Phương Giáp Thị Mai , Anh Vũ Thị Mai , Hoàng Lê , Khiêm Nguyễn Thành
Published: November 2024

Nghiên cứu mô tả cắt ngang lấy dữ liệu hồi cứu trên 387 chu kỳ chuyển phôi từ 01/2021 đến 06/2023 với mục tiêu đánh giá kết quả thai kỳ sau chuyển một phôi nang chuẩn bội tại một trung tâm hỗ trợ sinh sản ở Việt Nam. Kết quả: Tỷ lệ có thai, thai lâm sàng và sinh sống lần lượt là 67,70%, 57,88% và 48,68%. Chất lượng phôi chuyển là yếu tổ ảnh hưởng đến kết quả, với tỷ lệ thành công cao hơn đáng kể ở nhóm phôi chất lượng tốt so với phôi chất lượng khá và trung bình (p < 0,001). Tuy nhiên, tỷ lệ thành công không khác biệt giữa các nhóm tuổi mẹ (p > 0,05). Tỷ lệ sẩy thai, đẻ non và đa thai lần lượt là 14,29%, 7,98% và 1,33%. Kết luận: Nghiên cứu cho thấy lợi ích của PGT-A trong cải thiện kết quả thai kỳ, đặc biệt ở bệnh nhân lớn tuổi. Việc chuyển một phôi nang chuẩn bội với hình thái tốt nhất giúp tối ưu hóa tỷ lệ thành công và giảm thiểu biến chứng.
Vai trò của cộng hưởng từ tuyến yên trong chẩn đoán thiếu hụt hormon tăng trưởng
Authors: Hà Nguyễn Thu , Dũng Vũ Chí , Mai Trần Thị Chi , Ngọc Lê Thị Kim
Published: November 2024

Chụp cộng hưởng từ là phương pháp chẩn đoán hình ảnh cần thiết trong đánh giá người bệnh nghi ngờ mắc bệnh lý vùng dưới đồi-tuyến yên đặc biệt là bệnh lý thiếu hụt hormon tăng trưởng. Nghiên cứu này nhằm mô tả các đặc điểm và mối liên quan giữa hình ảnh MRI tuyến yên và lâm sàng của người bệnh thiếu hụt hormon tăng trưởng. Đây là nghiên cứu ca bệnh dựa trên đánh giá lâm sàng và MRI não ở 42 người bệnh thiếu hụt hormon tăng trưởng phối hợp (CPHD) và 62 người bệnh thiếu hụt hormon tăng trưởng đơn thuần (IGHD) từ tháng 01/2014 đến tháng 06/2024. 37/ 42 người bệnh CPHD có bất thường cấu trúc tuyến yên như hội chứng gián đoạn cuống tuyến yên (6/37), thiểu sản tuyến yên (15/37)… 12/62 người bệnh IGHD có thiểu sản tuyến yên (11/12) và lạc chỗ thùy sau tuyến yên (1/12). 50/62 người bệnh IGHD có hình ảnh tuyến yên bình thường. Bất thường cấu trúc tuyến yên thường gặp hơn ở nhóm người bệnh CPHD. MRI bình thường là phát hiện phổ biến nhất ở trẻ IGHD.
Tác dụng chống oxy hoá của cao chiết hạt cà phê xanh Việt Nam trên mô hình chuột nhắt trắng gây lão suy bằng D-Galactose
Authors: Hằng Phan Thu , Quân Lê Văn , Mão Cấn Văn
Published: November 2024

Nghiên cứu được tiến hành để đánh giá tác dụng chống oxy hoá của cao chiết hạt cà phê xanh Việt Nam (VGCE) trên mô hình chuột nhắt trắng gây lão suy bằng D-galactose. Chuột nhắt trắng giống đực, chủng Swiss, được chia thành 6 nhóm: nhóm 1 (chứng, n = 12, tiêm dưới da NaCl 9‰ 0,1 ml/10g + uống Tween80 3%); nhóm 2 (bệnh, n = 13, tiêm dưới da D-galactose 100 mg/kg + uống Tween80 3%); nhóm 3 (chứng dương, n = 10, tiêm dưới da D-galactose 100 mg/kg + uống Vitamin E 50 mg/kg); nhóm 4 (VGCE200, n = 12, tiêm dưới da D-galactose 100 mg/kg + uống VGCE 200 mg/kg); nhóm 5 (VGCE300, n = 10, tiêm dưới da D-galactose 100 mg/kg + uống VGCE 300 mg/kg); nhóm 6 (VGCE400, n = 13, tiêm dưới da D-galactose 100 mg/kg + uống VGCE 400 mg/kg). Sau 4 tuần điều trị, lấy máu để định lượng MDA (Malondialdehyde), GPx (Glutathione peroxidase) và SOD (Superoxide dismutase) huyết tương bằng kĩ thuật ELISA. Kết quả nghiên cứu cho thấy nồng độ SOD của nhóm VGCE400 tăng có ý nghĩa thống kê so với nhóm bệnh. Cao VGGE với liều 400 mg/kg có tác dụng chống oxy trên chuột.
Vai trò của chụp cắt lớp vi tính đa dãy trong chẩn đoán xuất phát bất thường của động mạch vành từ động mạch phổi
Authors: Mạnh Trần Tiến , Tráng Nguyễn Ngọc , Thông Phạm Minh , Hiền Nguyễn Sinh
Published: November 2024

Nghiên cứu mô tả cắt ngang 20 trường hợp bệnh nhân được chẩn đoán xuất phát bất thường của động mạch vành từ động mạch phổi (ĐMP) trong khoảng thời gian từ năm 2014 đến năm 2023 tại Bệnh viện Tim Hà Nội. Kết quả cho thấy tuổi trung bình khi được chẩn đoán là 56 tháng, tỉ lệ nam: nữ là 1,5:1. 16 bệnh nhân động mạch vành trái xuất phát bất thường từ động mạch phổi, 03 bệnh nhân động mạch vành phải xuất phát bất thường từ động mạch phổi, 01 bệnh nhân động mạch liên thất trước xuất phát bất thường từ động mạch phổi. 15 bệnh nhân có động mạch vành xuất phát từ động mạch phổi chính, 05 bệnh nhân có động mạch vành xuất phát từ động mạch phổi phải. Tuần hoàn bàng hệ quan sát thấy ở 15/20 bệnh nhân. 60% bệnh nhân có phân suất tống máu giảm nặng. Siêu âm tim chẩn đoán đúng 25% các trường hợp. Xuất phát bất thường của động mạch vành từ động mạch phổi là một dị tật tim bẩm sinh rất hiếm gặp, có tỉ lệ tử vong cao. Chụp cắt lớp vi tính đa dãy là một thủ thuật không xâm lấn, đáng tin cậy để chẩn đoán chính xác dị tật này.
Rối loạn chuyển hóa Glucose ở bệnh nhi béo phì
Authors: Giang Đặng Thị Kim , Khánh Nguyễn Ngọc
Published: November 2024

Béo phì là tình trạng bệnh lý đặc trưng bởi sự tích tụ mỡ bất thường hoặc quá mức trong mô mỡ và các tổ chức khác gây ảnh hưởng xấu đến sức khỏe; trong đó có tình trạng kháng insulin và rối loạn chuyển hóa glucose. Chúng tôi tiến hành nghiên cứu trên 437 trẻ từ 5 - 18 tuổi chẩn đoán béo phì tại Bệnh viện Nhi Trung ương từ tháng 6/2023 đến tháng 6/2024 bằng phương pháp mô tả cắt ngang, hồi cứu với mục tiêu: Mô tả tình trạng rối loạn chuyển hóa glucose ở bệnh nhi béo phì. Trong đối tượng nghiên cứu, nhóm trẻ 5 - 10 tuổi chiếm 70,02%, tỷ lệ nam: nữ là 1,8:1. Chỉ số khối cơ thể (BMI) theo Z-score của trẻ nam là 3,19 ± 1,24 cao hơn trẻ nữ là 2,78 ± 0,66 (p = 0,00017). Tỷ lệ trẻ có triệu chứng gai đen là 49,88%, tỷ lệ tăng insulin máu là 32,2%. Tỷ lệ tiền đái tháo đường là 31,08%, đái tháo đường là 1,2%.
Tình trạng dinh dưỡng và một số yếu tố liên quan ở trẻ mắc viêm phổi tại Bệnh viện E
Authors: Đại Đậu Xuân , Kính Đỗ Thị , Quý Trương Văn , Nga Phạm Thu , Hồng Nguyễn Thị Thuý
Published: November 2024

Mô tả tình trạng dinh dưỡng của trẻ mắc viêm phổi và một số yếu tố liên quan, nhận xét mối liên quan giữa tình trạng dinh dưỡng và mức độ nặng của viêm phổi. Nghiên cứu mô tả cắt ngang thực hiện trên 196 trẻ từ 2 tháng đến 60 tháng tuổi mắc viêm phổi điều trị tại Khoa Nội Nhi tổng hợp - Bệnh viện E từ tháng 5/2023 đến tháng 6/2024. Kết quả nghiên cứu cho thấy, tuổi trung vị của trẻ là 18 tháng, nhóm trẻ từ 2 tháng đến 23 tháng tuổi nhập viện nhiều nhất chiếm 60,2%, viêm phổi nặng chiếm 30,6%. Tỷ lệ suy dinh dưỡng các thể nhẹ cân, thấp còi, gầy còm lần lượt là 11,2%, 23,0% và 8,2%. Trẻ có tiền sử viêm phổi tái diễn (≥ 2 lần) có nguy cơ bị suy dinh dưỡng thể gầy còm cao gấp 3,47 lần nhóm có tiền sử viêm phổi ít hơn. Không thấy có sự khác biệt về mức độ viêm phổi giữa các nhóm trẻ suy dinh dưỡng. Tuy nhiên, suy dinh dưỡng làm kéo dài thời gian nằm viện của trẻ mắc viêm phổi.
“Thoroughly Impregnated with Bolshevik Philosophy”
Authors: Hinther Rhonda L.
Published: November 2024

Annie Buller makes for an interesting case study of Canada’s World War II security state and how it functioned vis-à-vis the Communist Party of Canada and its allies. Her experiences speak to gender, party history, and broader elements of political policing, community responses, and confinement experiences. Like her life, her wartime encounters with the Canadian security state were concurrently like and different from those of other criminalized female and male activists at the time about whom we know more. Among the apprehended and incarcerated, female or male, Buller was somewhat of an anomaly and warrants special attention. Buller’s particular situation helps to shed light on lesser-understood elements of the Communist wartime carceral experience, including the lack of trust officials had in these processes at times to accomplish the intended repression and important details about efforts to free those incarcerated. Ultimately, Buller’s case and the movement to liberate her and the other incarcerated members of the party illustrate the power of grassroots activism in challenging oppressive systems.