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Enregistrement W1989894963 · doi:10.1097/shk.0b013e3181777eef

NITRIC OXIDE DONORS IN SEPSIS

2008· review· en· W1989894963 sur OpenAlexaff
François Lamontagne, Maureen O. Meade, Hari Kumar Ondiveeran, Olivier Lesur, Alison Fox‐Robichaud

Notice bibliographique

RevueShock · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSepsisSeptic shockMedicineIntensive care medicinePerfusionClinical significanceShock (circulatory)HemodynamicsAnimal studiesClinical trialSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An abundant literature in the field of sepsis focuses on the role of NO. Inhibiting NO synthesis corrects certain hemodynamic parameters of septic shock but failed to improve outcome in patients. Conversely, administration of NO donors lowers blood pressure but restores microcirculatory flow in patients with sepsis. We undertook a systematic review of the literature to comprehensively summarize the results of studies exploring the effects of systemic NO donors in sepsis. We included both clinical and preclinical data. We described the details surrounding NO donor administration, and the results obtained in each study were regrouped in broad categories. In the case of animal research, we limited our data collection to in vivo protocols and described the sepsis model. Finally, we critically appraised all the studies included in the review. Overall, the reviewed publications aimed for physiopathological description rather than clinical relevance and did not meet the required criteria for extrapolation to clinical practice. With this reserve, NO donors usually improved the outcomes measured (e.g., mortality, pulmonary hypertension, tissue/organ perfusion, etc.) but also lowered blood pressure. We conclude that our findings warrant further animal experimentation designed to maximize clinical relevance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations34
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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