PRECLINICAL MODELS OF SHOCK AND SEPSIS: WHAT CAN THEY TELL US?
Notice bibliographique
Résumé
The goal of translational research is to transform biologic knowledge into new treatments for human disease. Although preclinical models replicate some of the features of the disease process modeled, they invariably fail to reproduce the complexity of human illness, and by their very experimental nature, they are readily manipulated to maximize evidence of efficacy. The result is that successful translation from preclinical models to clinically effective therapy is uncommon, and that clinical trials are often undertaken without a comprehensive and realistic preclinical portfolio of studies to optimize their design. The lethal and morbid human conditions of sepsis and shock are attractive targets for new therapies and enormously challenging processes to translate because they entail considerable clinical heterogeneity, require emergent effective intervention, and are shaped not only by the initial insult, but by approaches to subsequent resuscitation and support. A colloquium jointly sponsored by the Shock Society and the International Sepsis Forum in June 2004 addressed the challenges of translational research in shock and sepsis. Through a comprehensive review of a broad variety of model approaches, and vigorous debate about the merits of differing strategies, a series of common themes emerged. We concluded that there is no single ideal model of shock or sepsis, but rather a large number of complementary models that recapitulate some discrete features of the disorders while minimizing others. Consequently, successful preclinical investigation mandates the use of a panel of preclinical studies consciously designed to address specific questions of relevance to the clinical setting. A corollary of this conclusion is that preclinical studies can shape concepts of disease and can be used to refine decisions regarding optimal patient populations for therapeutic interventional trials. We further recognized that the design and reporting of preclinical studies is highly variable, thereby limiting effective data interpretation and integration between studies. Hence, greater model standardization would aid in interpreting data and in pooling results into systematic data syntheses: such efforts should be promoted and undertaken.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,060 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».