An alternative pathway for preclinical research in fluid management
Notice bibliographique
Résumé
Recent meta-analyses have created uncertainties regarding the appropriate clinical role of colloid resuscitation fluids in critically ill patients and prompted changes in fluid management practice. Such changes may not be justified in view of methodological limitations inherent in the meta-analyses. Further research is nevertheless needed to resolve the questions raised concerning the relationship between choice of resuscitation fluid and patient outcome. Animal studies can play an important part by reliably indicating whether particular fluids are likely to prove effective and safe in clinical trials. It is important to avoid costly large-scale clinical trials that fail to demonstrate the clinical utility of the tested therapy, as resources expended in failed trials raise overall development costs and thereby restrict the range of therapies meeting criteria of commercial feasibility. Promising therapies may thus not be pursued, even though an urgent clinical need may exist. An alternative pathway of preclinical research may be of value in avoiding some of the major clinical trial failures of recent years, particularly in the area of sepsis. This alternative pathway commences with the formulation of hypotheses by therapeutics developers. Independent preclinical investigators are challenged, by means of a competitive request for proposals, to test the hypotheses in rigorous randomized studies employing clinically relevant animal models. Promising proposals would then be selected for further development with the aid of peer review. The results of the randomized animal studies, along with other preclinical data, could also be evaluated using accepted principles of 'critical appraisal' commonly applied to clinical trial results. This critical appraisal might, where appropriate, include meta-analysis of animal study findings. This alternative preclinical pathway to new product evaluation should be completed before the commencement of large-scale clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».