Sức khỏe con người – Trithucdoanhnhan.net https://trithucdoanhnhan.net Trang tin tức doanh nhân Việt Nam Wed, 24 Sep 2025 10:53:37 +0000 vi hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.7.2 https://cloud.linh.pro/trithucdoanhnhan.net/2025/08/trithucdoanhnhan-icon.svg Sức khỏe con người – Trithucdoanhnhan.net https://trithucdoanhnhan.net 32 32 Thuốc chống béo phì: Tác dụng giảm cân ngắn hạn, tăng cân trở lại sau ngừng dùng https://trithucdoanhnhan.net/thuoc-chong-beo-phi-tac-dung-giam-can-ngan-han-tang-can-tro-lai-sau-ngung-dung/ Wed, 24 Sep 2025 10:53:31 +0000 https://trithucdoanhnhan.net/thuoc-chong-beo-phi-tac-dung-giam-can-ngan-han-tang-can-tro-lai-sau-ngung-dung/

Một nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng việc sử dụng thuốc chống béo phì (AOMs) có thể dẫn đến giảm cân đáng kể trong thời gian điều trị. Tuy nhiên, tình trạng tăng cân trở lại sau khi ngừng sử dụng AOMs vẫn còn là một vấn đề được quan tâm rộng rãi. Để đánh giá tác động lâu dài của AOMs lên cân nặng và theo dõi sự thay đổi cân nặng sau khi ngừng điều trị, nghiên cứu này đã tiến hành phân tích dữ liệu từ 11 nghiên cứu lâm sàng ngẫu nhiên có đối chứng (RCTs).

Weight change in GLP-1 related and non GLP-1 related subgroup after 12 weeks of treatment discontinuation
Weight change in GLP-1 related and non GLP-1 related subgroup after 12 weeks of treatment discontinuation

Các nhà nghiên cứu đã tập trung phân tích kết quả từ các nghiên cứu lâm sàng để đưa ra cái nhìn tổng quan về hiệu quả của AOMs trong việc giảm cân và duy trì kết quả này sau khi ngừng điều trị. Quá trình phân tích bao gồm việc đánh giá sự thay đổi cân nặng ở những người tham gia sử dụng AOMs so với nhóm đối chứng không sử dụng thuốc.

Weight and BMI regain trajectory after treatment of AOM withdrawal. BMI: body mass index
Weight and BMI regain trajectory after treatment of AOM withdrawal. BMI: body mass index

Kết quả cho thấy rằng, so với nhóm đối chứng, AOMs vẫn có tác dụng giảm cân 4 tuần sau khi ngừng điều trị. Cụ thể, phân tích cho thấy sự chênh lệch về cân nặng giữa nhóm sử dụng AOMs và nhóm đối chứng là -0,32 kg, với khoảng tin cậy 95% là -3,60 đến 2,97, và giá trị P là 0,85. Đồng thời, chỉ số I2 là 83%, cho thấy có sự đa dạng trong kết quả giữa các nghiên cứu khác nhau.

GLP-1: glucagon-like peptide 1
GLP-1: glucagon-like peptide 1

Tuy nhiên, bắt đầu từ tuần thứ 8 trở đi sau khi ngừng điều trị, AOMs có liên quan đến tình trạng tăng cân đáng kể so với nhóm đối chứng. Phân tích cho thấy sự chênh lệch về cân nặng giữa hai nhóm là 1,50 kg, với khoảng tin cậy 95% là 1,32 đến 1,68, và giá trị P rất nhỏ, cho thấy sự khác biệt này có ý nghĩa thống kê.

Weight change trajectory of included studies after treatment of AOM withdrawal
Weight change trajectory of included studies after treatment of AOM withdrawal

Nhìn chung, nghiên cứu này cung cấp thông tin quan trọng về tác động lâu dài của AOMs lên cân nặng. Mặc dù AOMs có thể hỗ trợ giảm cân trong thời gian điều trị, nhưng tình trạng tăng cân trở lại sau khi ngừng sử dụng thuốc vẫn là một thách thức. Các kết quả này có thể giúp các nhà cung cấp dịch vụ y tế và bệnh nhân hiểu rõ hơn về hiệu quả của AOMs và đề xuất các chiến lược phù hợp để duy trì cân nặng khỏe mạnh sau khi ngừng điều trị.

Để có cái nhìn sâu sắc hơn về vấn đề này, tìm hiểu thêm về các nghiên cứu liên quan và thảo luận với các chuyên gia y tế là rất quan trọng. Bên cạnh đó, việc tập trung vào thay đổi lối sống lành mạnh, bao gồm chế độ ăn uống cân đối và tập thể dục thường xuyên, vẫn là chìa khóa để kiểm soát cân nặng hiệu quả.

]]>
Sóng nhiệt ngày càng gay gắt, làm tăng nguy cơ bệnh tật và tử vong ở Việt Nam https://trithucdoanhnhan.net/song-nhiet-ngay-cang-gay-gat-lam-tang-nguy-co-benh-tat-va-tu-vong-o-viet-nam/ Sun, 21 Sep 2025 04:10:39 +0000 https://trithucdoanhnhan.net/song-nhiet-ngay-cang-gay-gat-lam-tang-nguy-co-benh-tat-va-tu-vong-o-viet-nam/

Biến đổi khí hậu và sóng nhiệt đang trở thành những thách thức nghiêm trọng đối với khả năng chịu đựng của con người. Mới đây, người dân tại Hà Nội và các tỉnh thành khác ở đồng bằng Bắc Bộ đã trải qua một đợt sóng nhiệt nghiêm trọng vào đầu hè năm 2025, với nhiệt độ cao nhất lên đến trên 40 độ C và độ ẩm từ 40-45%. Cảnh tượng đường phố vắng vẻ, người giao hàng, bán hàng rong, bảo vệ… tìm bóng cây ven đường để núp tạm đã trở nên quen thuộc. Những giọt mồ hôi chưa kịp rơi đã bốc hơi trên chiếc áo chống nắng khô giòn.

Những người bán hàng rong cũng thuộc nhóm dễ bị tổn thương vì sóng nhiệt. Ảnh: Shutterstock
Những người bán hàng rong cũng thuộc nhóm dễ bị tổn thương vì sóng nhiệt. Ảnh: Shutterstock

Sóng nhiệt không chỉ xảy ra ở Việt Nam mà còn trên toàn thế giới. Giáo sư Phan Văn Tân, chuyên gia hàng đầu về khí tượng, khí hậu của Việt Nam, cho rằng sóng nhiệt là một hệ quả của biến đổi khí hậu. Nếu nhìn lại cả năm thập kỷ, những ngày nắng nóng trong mùa hè đã gia tăng theo thời gian ở hầu hết các vùng trên Việt Nam.

Xe ôm công nghệ và người giao hàng trong nắng nóng. Ảnh: Laodong.com.vn
Xe ôm công nghệ và người giao hàng trong nắng nóng. Ảnh: Laodong.com.vn

Sóng nhiệt không chỉ là một hiện tượng thời tiết cực đoan đơn lẻ mà còn gắn với hạn hán thành một cặp bài trùng – hiện tượng thiên tai phức hợp. Hệ quả của sự kết hợp này là làm khuếch đại độ khốc liệt của sóng nhiệt lên. Tác động của sóng nhiệt lên con người cũng rất nghiêm trọng. Sóng nhiệt và phơi nhiễm nhiệt gần như là một trong những hiện tượng sức khỏe đáng lo ngại nhất toàn cầu trong thế kỷ 21.

Mùa gặt ở ĐBSCL. Ảnh: Shutterstock
Mùa gặt ở ĐBSCL. Ảnh: Shutterstock

TS. Trần Nữ Quý Linh, nhà khoa học nghiên cứu về sự ảnh hưởng của sóng nhiệt và các hiện tượng thời tiết cực đoan lên sức khỏe con người, cho rằng sóng nhiệt có thể gây ra nhiều vấn đề sức khỏe, từ đau đầu, chóng mặt, mất nước đến tử vong. Nhóm người dễ bị tổn thương nhất bao gồm trẻ em, người già, những người có bệnh mãn tính hoặc công nhân, nông dân lao động ngoài trời.

Nghiên cứu cho thấy sóng nhiệt làm tăng đáng kể số ca nhập viện do nhiều nguyên nhân và do bệnh truyền nhiễm. Thích ứng với sóng nhiệt ngày một khốc liệt là một thách thức lớn đối với các nhóm dễ bị tổn thương. TS. Trần Nữ Quý Linh cho rằng cần phải nâng cao nhận thức về mối quan tâm của người dân với nhiệt, với sức khỏe. Đồng thời, cần có những giải pháp có mức chi phí thấp nhất, dễ áp dụng nhất và nhanh nhất, như thay đổi khả năng tự thích ứng của cá nhân, phân biệt được những dấu hiệu cảnh báo đầu tiên về sức khỏe.

Các chuyên gia kêu gọi các chính phủ quan tâm hơn nữa đến chính sách thích ứng với sóng nhiệt đa dạng hơn cả ở đô thị và nông thôn, được thiết kế phù hợp với các nhóm yếu thế hơn và tạo ra những không gian công cộng nhiều cây xanh, mặt nước, nhiều bóng râm, thoáng khí, bổ sung các phương tiện làm mát như quạt, điều hòa nhiệt độ…

]]>
Mạng thần kinh giúp khám phá bí mật về sức khỏe từ vi khuẩn đường ruột https://trithucdoanhnhan.net/mang-than-kinh-giup-kham-pha-bi-mat-ve-suc-khoe-tu-vi-khuan-duong-ruot/ Fri, 08 Aug 2025 16:41:08 +0000 https://trithucdoanhnhan.net/mang-than-kinh-giup-kham-pha-bi-mat-ve-suc-khoe-tu-vi-khuan-duong-ruot/

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Tokyo đã áp dụng một phương pháp trí tuệ nhân tạo tiên tiến, gọi là mạng lưới thần kinh Bayes, để phân tích dữ liệu về vi khuẩn đường ruột và khám phá những hiểu biết sâu sắc về sức khỏe con người. Phương pháp này cho phép họ phát hiện ra các mô hình và mối liên hệ mà các kỹ thuật phân tích truyền thống không thể phát hiện một cách đáng tin cậy.

A simplified breakdown of the inputs, process, and outputs that make up the system. Credit: 2025 Tsunoda et al. CC-BY-ND
A simplified breakdown of the inputs, process, and outputs that make up the system. Credit: 2025 Tsunoda et al. CC-BY-ND

Vi khuẩn đường ruột đóng vai trò quan trọng trong một loạt các tình trạng sức khỏe. Sự đa dạng của chúng và sự phức tạp của các tương tác với cả hóa học của cơ thể và với nhau làm cho chúng rất khó nghiên cứu. Cơ thể con người chứa khoảng 30 đến 40 nghìn tỷ tế bào, nhưng đường ruột chứa khoảng 100 nghìn tỷ vi khuẩn đường ruột. Điều này có nghĩa là các tế bào vi khuẩn trong cơ thể chúng ta nhiều hơn số lượng tế bào của chính chúng ta.

VBayesMM uses paired microbiome-metabolite data, with microbial species as input variables and metabolite abundances as target variables. Credit: 2025 Tsunoda et al. CC-BY-ND
VBayesMM uses paired microbiome-metabolite data, with microbial species as input variables and metabolite abundances as target variables. Credit: 2025 Tsunoda et al. CC-BY-ND

Mặc dù vi khuẩn đường ruột thường được liên kết với tiêu hóa, chúng cũng ảnh hưởng đến một loạt các chức năng cơ thể. Chúng tồn tại trong sự đa dạng rộng lớn và tạo ra hoặc sửa đổi nhiều hợp chất hóa học được gọi là chất chuyển hóa. Các chất chuyển hóa này hoạt động như các phân tử tín hiệu, đi qua cơ thể và ảnh hưởng đến các hệ thống như miễn dịch, trao đổi chất, hoạt động não và tâm trạng.

Tuy nhiên, vẫn còn thách thức lớn trong việc hiểu rõ mối quan hệ giữa vi khuẩn đường ruột và sức khỏe con người. Các nhà nghiên cứu đang chỉ bắt đầu hiểu được loại vi khuẩn nào tạo ra chất chuyển hóa của con người và làm thế nào các mối quan hệ này thay đổi trong các bệnh khác nhau. Bằng cách lập bản đồ chính xác các mối quan hệ giữa vi khuẩn và hóa chất, các nhà nghiên cứu có thể phát triển các phương pháp điều trị cá nhân hóa.

Để giải quyết thách thức này, các nhà nghiên cứu đã áp dụng công cụ trí tuệ nhân tạo tiên tiến, gọi là VBayesMM, để phân tích dữ liệu. Hệ thống này tự động phân biệt các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất chuyển hóa từ số lượng lớn các vi khuẩn ít liên quan, đồng thời thừa nhận sự không chắc chắn về các mối quan hệ dự đoán. Thông tin thêm về nghiên cứu này có thể được tìm thấy trên ScienceBlog.

Khi được thử nghiệm trên dữ liệu thực từ các nghiên cứu về rối loạn giấc ngủ, béo phì và ung thư, phương pháp này đã liên tục vượt trội so với các phương pháp hiện có và xác định các gia đình vi khuẩn cụ thể phù hợp với các quá trình sinh học đã biết. Điều này mang lại sự tự tin rằng hệ thống này phát hiện ra các mối quan hệ sinh học thực sự chứ không phải là các mẫu thống kê không có ý nghĩa.

Mặc dù hệ thống được tối ưu hóa để đối phó với khối lượng phân tích nặng, việc khai thác các tập dữ liệu lớn vẫn đi kèm với chi phí tính toán cao. Tuy nhiên, khi thời gian trôi qua, rào cản này sẽ trở nên ít quan trọng hơn.

Các hạn chế hiện tại bao gồm việc hệ thống có lợi khi có nhiều dữ liệu về vi khuẩn đường ruột hơn là về các chất chuyển hóa mà chúng tạo ra. Khi dữ liệu về vi khuẩn không đủ, độ chính xác giảm. Ngoài ra, VBayesMM giả định rằng các vi khuẩn hoạt động độc lập, nhưng trên thực tế, chúng tương tác theo nhiều cách phức tạp.

Trong tương lai, các nhà nghiên cứu có kế hoạch làm việc với các tập dữ liệu hóa học toàn diện hơn để bắt toàn bộ phạm vi sản phẩm của vi khuẩn, mặc dù điều này tạo ra thách thức mới trong việc xác định hóa chất đến từ đâu. Họ cũng nhằm mục đích làm cho VBayesMM mạnh mẽ hơn khi phân tích dân số bệnh nhân đa dạng, kết hợp mối quan hệ ‘cây gia đình’ của vi khuẩn để đưa ra dự đoán tốt hơn và giảm thời gian tính toán cần thiết cho phân tích.

]]>