PurposeThis study aims to use the voice of the customer (VoC) strategy to collect user-generated content (UGC) compare customer expectations with reality, make the necessary improvements for the business and create personalized strategies for each customer to maximize revenue, focus on hospitality industry in Vietnam market.Design/methodology/approachThis study proposes a synthesis of techniques for a deep understanding of the VoC based on online reviews in the hospitality industry. First, 409,054 comments were collected from websites in the hospitality sector. Second, the data will be organized, stored, cleaned, analyzed and evaluated. Next, research using business intelligence (BI) solutions integrating three models, including net promoter score (NPS), graph model and latent Dirichlet allocation (LDA), based on natural language processing (NLP) technique, experiment on Vietnamese and English data to explore the multidimensional voice of customer's row. Finally, a dashboard system will be implemented to visualize analysis results and recommendations on marketing strategies to improve product and service quality.FindingsExperimental results allow analysts and managers to "listen to the customer's voice" accurately and effectively, identify relationships between entities, topics of discussion in favor of positive and negative trends.Originality/valueThe novelty in this study is the integration of three models, including NPS, graph model and LDA. These models are combined based on the BI solution and NLP technique. The study also conducted experiments on both Vietnamese and English languages, which ensures more effective practical application.

Mục tiêu: Đánh giá tính an toàn và hiệu quả của dẫn lưu dịch ổ bụng dưới siêu âm điều trị viêm tụy cấp (VTC) có tụ dịch. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu hồi cứu, tiến cứu, mô tả cắt ngang trên 181 bệnh nhân (BN) VTC có tụ dịch nhiễm trùng được điều trị dẫn lưu dịch ổ bụng dưới siêu âm tại Bệnh viện Quân y 103 từ tháng 01/2021 - 5/2023. Quy trình khám, chẩn đoán và điều trị được thực hiện theo hướng dẫn của Hội Phẫu thuật Cấp cứu Thế giới (WSES) năm 2019. Kết quả: Thời gian dẫn lưu là 2,7 ± 1,66 ngày, lượng dịch dẫn lưu trong 24 giờ đầu trung bình (TB) là 516,5mL, tỷ lệ dịch hoại tử là 67,9%. Vị trí dẫn lưu ở hạ vị (85,6%), mạng sườn phải (39,7%), mạng sườn trái (33,1%), thượng vị (9,9%), hạ sườn phải (8,2%), hạ sườn trái (6,1%). Thời gian nằm điều trị TB là 12,2 ngày, tỷ lệ phẫu thuật là 6,6%, không xảy ra tai biến, biến chứng do thực hiện kỹ thuật. 67,4% BN khỏi hoàn toàn khi ra viện, tỷ lệ tử vong là 4,4%. Kết luận: Dẫn lưu dịch ổ bụng dưới siêu âm điều trị VTC có tụ dịch là an toàn, hiệu quả, có thể điều trị khỏi hoặc là phương pháp bắc cầu để phẫu thuật cắt bỏ hoại tử.

INTRODUCTION:Intrahepatic and extrahepatic lithiasis, a condition characterized by the presence of stones in the liver and bile ducts, is a common disease in Asia, particularly in East and Southeast Asia. We report a case with laparoscopic exploration of the common bile duct using a flexible cholangioscope and modified trans-common bile duct tunnel for hepatolithiasis combined with the dilated common bile duct.PRESENTATION OF CASE:A 35-year-old male patient has had chronic epigastric and right upper quadrant pain. The common bile duct was 11 mm dilated, and hepatolithiasis was also present, according to an upper abdomen MRI. The largest stone measured between 14 and 21 mm. A modified trans-common bile duct tunnel from the abdominal wall into the common bile duct was used in a laparoscopic procedure to examine the common bile duct. Complications during the procedure or following it were not present. The procedure took 120 min, and the blood loss was about 50 ml. The patient was discharged on the sixth postoperative day, and a follow-up visit one month later revealed that single-session stone clearance had been accomplished.DISCUSSION:Laparoscopic exploration of the common bile duct using a cholangioscope and modified trans-choledochal tube is applicable in selected patients and can be effectively and safely used to treat hepatolithiasis combined with the dilated common bile duct.CONCLUSION:In this case, we present an innovative approach for hepatolithiasis when combined with dilated common bile duct.

In recent years, online shopping is one of the routine parts in people’s life. It is convenient and takes less effort to purchase it. Regarding the increasing revolution of e-commerce businesses, recommendation engine plays a crucial role in them. Recommendation engines are very popular and easy to implement to their platform nowadays. Due to the extremely high competition of e-commerce businesses, the operation needs to integrate the recommender wisely. This study presents a comprehensive approach to improving user experience and engagement on e-commerce platforms through the implementation of an implicit personalized product recommendation engine. Collaborating with the H&M Group, the research combines the strength of each recommending algorithms which are collaborative filtering, popularity, and Bayesian personalized ranking to develop a robust recommendation system. By leveraging a retrieval strategy that combines multiple algorithmic techniques and evaluating candidates using machine learning models which comprise LightGBM and Deep Neural Network, the study achieves promising results. The authors utilize two popular technical metrics to evaluate their models which are mean average precision at K candidates (MAP@K) and mean average recall at K candidates (MAR@K). The empirical result indicates that the LightGBM model has remarkable performance than Deep Neural Network model, which are 0.06 versus 0.02 respectively in MAP@K and 0.03 versus 0.01 respectively in MAR@K when both recommending ways is at 50 items. Overall, this research contributes a novel framework that addresses the challenges of analyzing large-scale data, cold-start problems, and personalization, thereby enhancing the user experience, and driving sales on e-commerce platforms.

Background. Our study aims to evaluate the biliary anatomy variation according to the Varotti classification and its correlation with surgical outcomes for both donors and recipients undergoing living donor liver transplants (LDLTs). Methods. A retrospective analysis of 150 LDLT cases performed at a single center in Vietnam with preoperative radiologic evaluations and intraoperative surgical assessments to identify biliary variant anatomy. Postoperative biliary complications were documented and analyzed. Statistical analysis was performed to determine any significant associations between biliary variations and post-transplant outcomes. Results. One hundred fifty cases of LDLT at 108 Military Central Hospital from October 2017 to December 2022 were included in our study. Among the donors, the mean age was 30.89 7.23, with male predominance (77.3%). The prevalence of type 1 biliary anatomy was 84.67%. Type 2, 3a, 3b, 4a, and 4b accounted for 5.33%, 2.67%, 5.33%, 0.67%, and 1.33% of cases, respectively. Donors' complications were witnessed in 7 cases (4.67%), and all needed intervention (Clavien-Dindo grade 3). Biliary complications were found in 36 (24.0%) recipients, with 22 (14.67%) cases of biliary stenosis and 16 (10.67%) cases of biliary leak, including 2 cases iant anatomy, number of graft orifices, Model for End-Stage Liver Disease score, and blood loss were not significant risk factors for recipients' biliary complications. Cold ischemia time significantly increased the biliary complication rate. Conclusions. This study shows that biliary variant anatomy is common in living liver donors. Such variations should not be a contraindication to liver donation. However, accurate pre- and intraoperative radiologic and surgical evaluations are fundamental for a careful reconstruction plan.

IoT (Internet of Things) has revolutionized the retail industry by providing an optimal shopping experience and improving business efficiency for enterprises. This technology is widely used at many retail stores worldwide and opens up new opportunities for retail in Vietnam. The research conducts sentiment analysis of customers who have experienced shopping or may be interested in purchasing products in the future from 06 retail stores with IoT applications to identify sentiments including positive, negative, and neutral. The dataset has 77,043 comments collected on websites and social media platforms. The cleaned data will then be used to experiment with 05 machine learning algorithms, including K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree, Random Forest, Logistic Regression, and Ensemble model. In conclusion, the ensemble model has the highest average accuracy score of 89%. The model and research result provide a valuable reference to help administrators develop appropriate business and digital transformation strategies for applying IoT technology for retail stores, especially in Vietnam.

Mục tiêu: Đánh giá kết quả điều trị viêm tụy cấp (VTC) do tăng triglyceride (TG). Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu hồi cứu kết hợp tiến cứu mô tả cắt ngang trên 95 bệnh nhân (BN) VTC do tăng TG tại Bệnh viện Quân y 103 từ tháng 01/2021 - 10/2023. BN được điều trị VTC theo WSES (2019), điều trị hạ TG máu bằng chuyển đổi huyết tương (PEX) và insulin truyền tĩnh mạch (ITTM). Kết quả: Điều trị bằng PEX là 22,1%; bằng ITTM là 77,9%. Các biện pháp khác gồm hồi sức hô hấp (6,31%), hồi sức tim mạch (7,36%), dẫn lưu dịch ổ bụng (66,31%), phẫu thuật (5,26%). Thời gian điều trị trung bình là 9,7 ± 6,67 ngày, biến chứng là 8,42%. Kết quả điều trị tốt (62,10%), trung bình (34,74%), kém (3,16%). Kết quả hạ TG giữa hai phương pháp PEX và ITTM là như nhau, với p > 0,05, kết quả điều trị giữa hai phương pháp không khác biệt với p > 0,05. Kết luận: Điều trị VTC do tăng TG bằng insulin truyền tĩnh mạch là an toàn và cho kết quả tương tự như chuyển đổi huyết tương, tuy nhiên, cần nghiên cứu cỡ mẫu lớn để đánh giá hiệu quả của phương pháp.

IoT (Internet of Things) đã cách mạng hóa ngành bán lẻ nhờ đem lại những trải nghiệm mua sắm tối ưu và tạo ra hiệu quả kinh doanh cho doanh nghiệp. Công nghệ này ngày càng được ứng dụng rộng rãi tại các cửa hàng trên thế giới, và mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành bán lẻ Việt Nam. Bài nghiên cứu hướng đến việc phân tích ý kiến khách hàng, những người quan tâm hoặc đã trải nghiệm mua sắm tại 06 cửa hàng bán lẻ nổi tiếng có ứng dụng IoT, theo các nhóm quan điểm tích cực, tiêu cực và trung lập. Bộ dữ liệu bao gồm 77,043 bình luận được thu thập từ các trang website và nền tảng mạng xã hội. Dữ liệu sau xử lý sẽ được đưa vào thực nghiệm mô hình phân tích quan điểm với 05 thuật toán máy học bao gồm K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree, Random Forest, Hồi quy Logistic và mô hình học kết hợp (Ensemble model). Trong đó, kết quả phân tích và dự đoán quan điểm của khách hàng cho thấy mô hình học kết hợp đem lại hiệu quả tốt nhất với độ chính xác trung bình là 89%. Mô hình và kết quả nghiên cứu sẽ giúp các nhà quản trị phát triển chiến lược chuyển đổi số và kinh doanh phù hợp trong việc ứng dụng công nghệ IoT vào các cửa hàng bán lẻ, đặc biệt là tại thị trường Việt Nam.

Mục tiêu: Mô tả đặc điểm kỹ thuật miệng nối tụy - hỗng tràng theo Blumgart cải biên và đánh giá kết quả sớm của phẫu thuật cắt khối tá tụy có ứng dụng miệng nối tụy - hỗng tràng theo Blumgart cải biên. Đối tượng và phương pháp: Nghiên cứu mô tả tiến cứu, thực hiện trên những bệnh nhân được chỉ định phẫu thuật cắt khối tá tụy, và có ứng dụng miệng nối tụy - hỗng tràng theo Blumgart cải biên từ tháng 01 năm 2023 đến tháng 01 năm 2024. Kết quả: 66 trường hợp được cắt khối tá tụy có ứng dụng miệng nối Blumgart cải biên với độ tuổi trung bình là 58,6 ± 11,5 tuổi. Bệnh lý ác tính vùng quanh bóng Vater là chủ yếu chiếm 78,8%, cùng với đó triệu chứng lâm sàng đặc trưng là vàng da (80,9%). Số lượng mũi khâu lớp trong miệng nối ống tụy - niêm mạc hỗng tràng chủ yếu là 8 mũi (90,9%); nhu mô tụy mềm là 68,2% và nhu mô tụy xơ hóa chiếm 31,8%; ống tụy giãn (> 3mm) là 53,0%, sử dụng dao cắt lạnh 100%; dẫn lưu trong ống tụy 56,1%. Thời gian phẫu thuật trung bình là 234,4 ± 47,3 phút (160 - 420 phút), thời gian nằm viện sau mổ trung bình là 13,5 ± 6,6 ngày (7-38 ngày), tử vong sau phẫu thuật ghi nhận 2 trường hợp (3,0%). Các biến chứng sau mổ hay gặp bao gồm: Rò tụy mức độ B và C (7,6%), chảy máu sau mổ và nhiễm trùng vết mổ (7,6%), chậm lưu thông dạ dày ruột (6,1%). Kết luận: Kỹ thuật thực hiện miệng nối tụy-hỗng tràng theo Blumgart cải biên dễ làm, an toàn và hiệu quả. Giảm tỷ lệ biến chứng rò tụy mức độ B, C và biến chứng kèm theo sau phẫu thuật khác, từ đó giảm thời gian nằm viện.

Mục tiêu: Đánh giá giá trị chụp cắt lớp vi tính chẩn đoán viêm tụy cấp có tụ dịch. Đối tượng và phương pháp: Nghiên cứu 181 bệnh nhân viêm tụy cấp có tụ dịch được điều trị dẫn lưu dịch ổ bụng dưới siêu âm tại Bệnh viện Quân y 103 từ tháng 1/2021 đến tháng 5/2023. Bệnh nhân được chụp cắt lớp vi tính ổ bụng đa dãy có tiêm chất tương phản trong ngày đầu nhập viện. Quy trình chẩn đoán, điều trị theo hướng dẫn của Hội phẫu thuật cấp cứu thế giới (WSES) năm 2019. Kết quả: Chụp cắt lớp vi tính ổ bụng có tiêm chất tương phản phân độ Balthazar E là nhiều nhất (56,9%), tiếp theo là D 28,7% và C là 13,8%, có 1 trường hợp độ B. Kết quả chẩn đoán đúng viêm tụy cấp hoại tử là 98,1%, độ nhạy là 82,1%, độ đặc hiệu là 96,5%, giá trị tiên đoán dương là 98,1%, giá trị tiên đoán âm là 71,8% và hệ số Kappa là 0,73. Chỉ số CTSI phù hợp với lâm sàng là 71,8% trong đó phù hợp mức độ nhẹ là 94,1%, mức độ vừa là 65,3% và mức độ nặng là 56,3%. Kết luận: Chụp CLVT ổ bụng có tiêm chất tương phản chẩn đoán viêm tụy cấp hoại tử có độ nhạy và độ đặc hiệu cao, tuy nhiên tỷ lệ phản ánh đúng tình trạng bệnh của chỉ số CTSI còn thấp. Cần chụp CLVT có tiêm chất tương phản lại sau 72 giờ nhập viện để chẩn đoán được chính xác hơn.

The hotel industry heavily relies on customer reviews and recommendations to attract guests and ensure customer satisfaction. However, the abundance of online reviews poses a challenge for users seeking relevant and reliable information for their hotel selection process. This study proposes a novel approach that leverages aspect-based sentiment analysis (ABSA) to assess the alignment between hotel sentiment scores and user preferences at the aspect level. By experimenting on 62,887 customer feedback in hospitality industry, two approaches are developed and presented: 1 calculating aspect-based sentiment hotel profiles using Wu-Palmer similarity, predefined index terms, and PyABSA; 2) extracting user preferences through term frequency (TF). The recommendation results are obtained by aligning hotel sentiment scores with user preferences using a value-focused approach (scalar product). Our evaluation, based on the Mean Reciprocal Rank (MRR) metric, reveals that, the most suitable hotel is within the top 5 recommended items, with an MRR value of 0.2849.

As an attractive destination, Vietnam’s tourism industry attracts a large number of tourists and has become a spearhead industry that plays an important role in the country’s GDP. The large number of tourists leads to the development of the hotel industry, especially online hotel business services. Today, the explosion of social platforms and e-commerce sites has helped businesses collect large amounts of data from customer feedback. Exploiting this endless resource will give businesses a competitive advantage over competitors. Within the scope of this research, the sentiment analysis based on reviews and comments is focused on considering. Sentiment analysis is very useful to help business managers understand the needs and desires of customers. From there, come up with appropriate strategies to develop and improve the quality of products and services. The data of the study was collected on the online travel platform agoda.com with 272,835 comments. Research using machine learning models and algorithms Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), and Naive Bayes (NB) to evaluate and analyze customer views in the business sector online hotel business in Vietnam. The research results have high accuracy up to 90% in both English and Vietnamese.

Mục tiêu: Đánh giá một số yếu tố liên quan đến khả năng phẫu thuật nội soi điều trị tắc ruột non. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: nghiên cứu cắt ngang, hồi cứu trên 255 bệnh nhân tắc ruột non được điều trị bằng phẫu thuật. Kết quả: Có 255 bệnh nhân, phẫu thuật nội soi hoàn toàn (42,7%), phẫu thuật nội soi hỗ trợ (29,4%), phẫu thuật mổ mở (27,9%). Phẫu thuật nội soi điều trị tắc ruột non có liên quan tới các yếu tố tiền sử, nguyên nhân và biến chứng. Cụ thể: các bệnh nhân phẫu thuật bụng nhiều lần (từ 2 lần trở lên) tiên lượng khả năng phẫu thuật nội soi thấp hơn so với các trường hợp chưa từ phẫu thuật bụng hoặc đã phẫu thuật 1 lần (p<0,05). Các nguyên nhân tắc ruột, biến chứng của tắc ruột như: viêm phúc mạc và hoại tử ruột là các yếu tố tiên lượng khả năng phải chuyển mổ mở để giải quyết nguyên nhân. Thời gian biểu hiện bệnh, mức độ bụng chướng, dịch ổ bụng, quai ruột giãn không ảnh hưởng đến khả năng phẫu thuật nội soi điều trị tắc ruột non. Kết luận: Những yếu tố như tiền sử mổ bụng nhiều lần, nguyên nhân tắc ruột non, biến chứng tắc ruột non làm giảm khả năng phẫu thuật nội soi điều trị tắc ruột non. Nhưng yếu tố như thời gian biểu hiện bệnh, mức độ bụng chướng, quai ruột giãn, dịch ổ bụng ít ảnh hưởng đến khả phẫu thuật nội soi.

Purpose This study aims to analyse online customer experience in the hospitality industry through dynamic topic modelling (DTM) and net promoter score (NPS). A novel model that was used for collecting, pre-processing and analysing online reviews was proposed to understand the hidden information in the corpus and gain customer experience. Design/methodology/approach A corpus with 259,470 customer comments in English was collected. The researchers experimented and selected the best K parameter (number of topics) by perplexity and coherence score measurements as the input parameter for the model. Finally, the team experimented on the corpus using the Latent Dirichlet allocation (LDA) model and DTM with K coefficient to explore latent topics and trends of topics in the corpus over time. Findings The results of the topic model show hidden topics with the top high-probability keywords that are concerned with customers and the trends of topics over time. In addition, this study also calculated and analysed the NPS from customer rating scores and presented it on an overview dashboard. Research limitations/implications The data used in the experiment are only a part of all user comments; therefore, it may not reflect all of the current customer experience. Practical implications The management and business development of companies in the hotel industry can also benefit from the empirical findings from the topic model and NPS analytics, which will support decision-making to help businesses improve products and services, increase existing customer satisfaction and draw in new customers. Originality/value This study differs from previous works in that it attempts to fill a gap in research focused on online customer experience in the hospitality industry and uses text analytics and NPS to reach this goal.

Aim/Purpose: In this study, the research proposes and experiments with a new model of collecting, storing, and analyzing big data on customer feedback in the tourism industry. The research focused on the Vietnam market. Background: Big Data describes large databases that have been “silently” built by businesses, which include product information, customer information, customer feedback, etc. This information is valuable, and the volume increases rapidly over time, but businesses often pay little attention or store it discretely, not centrally, thereby wasting an extremely large resource and partly causing limitations for business analysis as well as data. Methodology: The study conducted an experiment by collecting customer feedback data in the field of tourism, especially tourism in Vietnam, from 2007 to 2022. After that, the research proceeded to store and mine latent topics based on the data collected using the Topic Model. The study applied cloud computing technology to build a collection and storage model to solve difficulties, including scalability, system stability, and system cost optimization, as well as ease of access to technology. Contribution: The research has four main contributions: (1) Building a model for Big Data collection, storage, and analysis; (2) Experimenting with the solution by collecting customer feedback data from huge platforms such as Booking.com, Agoda.com, and Phuot.vn based on cloud computing, focusing mainly on tourism Vietnam; (3) A Data Lake that stores customer feedback and discussion in the field of tourism was built, supporting researchers in the field of natural language processing; (4) Experimental research on the latent topic mining model from the collected Big Data based on the topic model. Findings: Experimental results show that the Data Lake has helped users easily extract information, thereby supporting administrators in making quick and timely decisions. Next, PySpark big data processing technology and cloud computing help speed up processing, save costs, and make model building easier when moving to SaaS. Finally, the topic model helps identify customer discussion trends and identify latent topics that customers are interested in so business owners have a better picture of their potential customers and business. Recommendations for Practitioners: Empirical results show that facilities are the factor that customers in the Vietnamese market complain about the most in the tourism/hospitality sector. This information also recommends that practitioners reduce their expectations about facilities because the overall level of physical facilities in the Vietnamese market is still weak and cannot be compared with other countries in the world. However, this is also information to support administrators in planning to upgrade facilities in the long term. Recommendation for Researchers: The value of Data Lake has been proven by research. The study also formed a model for big data collection, storage, and analysis. Researchers can use the same model for other fields or use the model and algorithm proposed by this study to collect and store big data in other platforms and areas. Impact on Society: Collecting, storing, and analyzing big data in the tourism sector helps government strategists to identify tourism trends and communication crises. Based on that information, government managers will be able to make decisions and strategies to develop regional tourism, propose price levels, and support innovative programs. That is the great social value that this research brings. Future Research: With each different platform or website, the study had to build a query scenario and choose a different technology approach, which limits the ability of the solution’s scalability to multiple platforms. Research will continue to build and standardize query scenarios and processing technologies to make scalability to other platforms easier.

Feedback and comments on mobile commerce applications are extremely useful and valuable information sources that reflect the quality of products or services to determine whether data is positive or negative and help businesses monitor brand and product sentiment in customers’ feedback and understand customers’ needs. However, the increasing number of comments makes it increasingly difficult to understand customers using manual methods. To solve this problem, this study builds a hybrid research model based on aspect mining and comment classification for aspect-based sentiment analysis (ABSA) to deeply comprehend the customer and their experiences. Based on previous classification results, we first construct a dictionary of positive and negative words in the e-commerce field. Then, the POS tagging technique is applied for word classification in Vietnamese to extract aspects of model commerce related to positive or negative words. The model is implemented with machine and deep learning methods on a corpus comprising more than 1,000,000 customer opinions collected from Vietnam's four largest mobile commerce applications. Experimental results show that the Bi-LSTM method has the highest accuracy with 92.01%; it is selected for the proposed model to analyze the viewpoint of words on real data. The findings are that the proposed hybrid model can be applied to monitor online customer experience in real time, enable administrators to make timely and accurate decisions, and improve the quality of products and services to take a competitive advantage.

Đặt vấn đề: Chấn thương vỡ lách là tổn thương hay gặp trong chấn thương bụng kín, thường nằm trong bệnh cảnh đa chấn thương, bệnh diễn biến nặng và nguy cơ tử vong cao. Mục tiêu: Đánh giá kết quả phẫu thuật cắt lách điều trị vỡ lách do chấn thương. Đối tượng, phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang hồi cứu kết hợp tiến cứu, 58 bệnh nhân chấn thương bụng kín vỡ lách được phẫu thuật cắt lách tại Bệnh viện Quân y 103 từ 1/2019 đến 6/2023. Kết quả: Nghiên cứu 58 bệnh nhân vỡ lách do chấn thương được phẫu thuật cắt lách, chỉ định mổ cấp cứu khẩn cấp là 41,4%; tổn thương lách độ III là 3,4%; độ IV là 77,6% và độ V là 18,9%. Tổn thương kết hợp trong ổ bụng hay gặp nhất là tụy là 25,9%, vỡ thận trái là 3,4% và vỡ hỗng tràng là 1,7%. Biến chứng sau mổ gặp 20,68% trong đó rò tụy 13,8%, áp xe tồn dư 1,7% và huyết khối tĩnh mạch sâu 1,7%. Kết quả sau mổ tốt là 86,2%, trung bình là 8,6%, xấu 3 bệnh nhân diễn biến nặng và tử vong là 5,2%. Có liên quan giữa kết quả điều trị với chỉ định phẫu thuật và tổn thương phối hợp trong ổ bụng có ý nghĩa với p < 0,05. Kết luận: Mổ cắt lách cấp cứu khẩn cấp là 41,4%, cấp cứu là 58,6%, kết quả sau mổ hồi phục tốt là 86,2%. Chấn thương bụng kín vỡ lách thường gặp tổn thương kết hợp trong ổ bụng là tụy, thận và hỗng tràng, cần chẩn đoán sớm và chỉ định mổ kịp thời để giảm nguy cơ biến chứng.

Objective We reviewed 50 infant cases with short bowel syndrome (SBS) to examine the treatment outcome of SBS management in a tertiary hospital in Vietnam. Material and Methods A case series was performed at the National Children's Hospital, Hanoi, Vietnam. A total of 50 cases with SBS were reviewed. Clinical and laboratory characteristics before and after treatment were collected. Results The most common cause of SBS was necrotizing enterocolitis. Common clinical symptoms included watery stools, dehydration, and malnutrition. After treatment, the patient's weight, albumin, and prothrombin improved markedly. There are 72% of children with good or fair treatment results. The rate of sepsis was high (18%). There was one case with complications of catheter infection and one case of liver failure. Three children died during treatment, one died from septic shock and multiple organ failure, and two died from respiratory failure. Conclusion This study showed promising treatment outcomes in pediatrics.