Mortality, Attributable Mortality, and Clinical Events as End Points for Clinical Trials of Ventilator‐Associated Pneumonia and Hospital‐Acquired Pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
Appropriate end points are crucial for the successful interpretation of clinical trials. Choosing end points for therapeutic trials of ventilator-associated pneumonia (VAP) and hospital-acquired pneumonia (HAP) requires careful consideration, because they are complications of critical illness. It may be difficult to distinguish the consequences of VAP and HAP from manifestations of the underlying illnesses, and it is important to determine their incremental magnitude, to plan for possible treatment effects and, thus, sample size calculations. In this article, we discuss mortality, attributable mortality, and time to clinical events as possible end points for HAP and/or VAP trials. Because of the paucity of evidence on HAP, we focus predominantly on VAP. In a systematic review of applicable trials, VAP appears to have slight intensive care unit and low hospital-attributable mortality. VAP is associated with prolonged durations of intensive care unit stay, hospital stay, and mechanical ventilation. Because of these findings, superiority trials of VAP treatment that use mortality as a primary end point are not possible. Equivalency studies are possible, but there are sample size implications. The use of time to clinical event end points, especially when combined with mortality, may be the best option for trial in the future.
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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 | 0,065 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».