MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1685438967 · doi:10.1164/rccm.201501-0172oc

Characteristics and Outcomes of Eligible Nonenrolled Patients in a Mechanical Ventilation Trial of Acute Respiratory Distress Syndrome

2015· article· en· W1685438967 sur OpenAlexafffund
Yaseen M. Arabi, Qi Zhou, Orla Smith, Lori Hand, Alexis F. Turgeon, Andrea Matté, Sangeeta Mehta, Russell Graham, Kristin Brierley, Neill K. J. Adhikari, Maureen O. Meade, Niall D. Ferguson

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreMount Sinai HospitalInstitute for Work & HealthUniversity of TorontoUniversity Health NetworkUniversité LavalThe Quebec Population Health Research NetworkSt. Michael's HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKing Abdullah International Medical Research Center
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialConfidence intervalMechanical ventilationOdds ratioRandomizationGeneralizability theoryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Patients eligible for randomized controlled trials may not be enrolled for various reasons. Nonenrollment may affect study generalizability and lengthen the time required for trial completion. OBJECTIVES: To describe characteristics and outcomes of eligible nonenrolled (ENE) patients in a multicenter trial of mechanical ventilation strategies. METHODS: Within the OSCILLATE trial of high-frequency oscillation (HFO) versus conventional ventilation (CV) in adults with adult respiratory distress syndrome, and with approval from research ethics boards, we collected a minimal dataset on patients who satisfied eligibility criteria but were not enrolled. We categorized ENE patients as ENE-HFO and ENE-CV based on receipt of HFO at any time. We used multivariable logistic regression to assess the association between ENE status and mortality. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: A total of 548 patients were randomized, and 546 were ENE. The most common reasons for ENE were no consent (42%), physician refusal (24%), missed randomization window (15%), and current HFO use (14%). Compared with randomized patients in respective arms of the trial, ENE-HFO patients were younger and had worse lung injury, whereas ENE-CV patients had lower illness severity. ENE status was independently associated with mortality (adjusted odds ratio, 1.39; 95% confidence interval, 1.06-1.84; P = 0.02), with no significant interaction with ventilation treatment group. CONCLUSIONS: Nonenrollment was common, with approximately one ENE patient for every randomized patient. Our study suggests that enrollment in trials of mechanical ventilation may be associated with improved outcomes compared with standard care and highlights the need for prospective tracking and transparent reporting of ENE patients as part of trial management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care MedicineMême sujetRespiratory Support and MechanismsTravaux en français237 207