Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A complex network of biological mediators underlies the clinical syndrome of sepsis. The nonspecific physiologic criteria of sepsis syndrome or the systemic inflammatory response syndrome do not adequately identify patients who might benefit from either conventional anti-infective therapies or from novel therapies that target specific mediators of sepsis. Validated biomarkers of sepsis may improve diagnosis and therapeutic decision making for these high-risk patients. OBJECTIVES: To develop a methodologic framework for the identification and validation of biomarkers of sepsis. METHODS: A small group meeting of experts in clinical epidemiology, biomarker development, and sepsis clinical trials; selective narrative review of the biomarker literature. RESULTS: The utility of a biomarker is a function of the degree to which it adds value to the available clinical information in the domains of screening, diagnosis, risk stratification, and monitoring of the response to therapy. We identified needs for greater standardization of biomarker methodologies, greater methodologic rigor in biomarker studies, wider integration of biomarkers into clinical studies (in particular, early phase studies), and increased collaboration among investigators, pharmaceutical industry, biomarker industry, and regulatory agencies. CONCLUSIONS: Biomarkers promise to transform sepsis from a physiologic syndrome to a group of distinct biochemical disorders. This transformation could aid therapeutic decision making, and hence improve the prognosis for patients with sepsis, but will require an unprecedented degree of systematic investigation and collaboration.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle