Designing phase 3 sepsis trials: application of learned experiences from critical care trials in acute heart failure
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Notice bibliographique
Résumé
Substantial attention and resources have been directed to improving outcomes of patients with critical illnesses, in particular sepsis, but all recent clinical trials testing various interventions or strategies have failed to detect a robust benefit on mortality. Acute heart failure is also a critical illness, and although the underlying etiologies differ, acute heart failure and sepsis are critical care illnesses that have a high mortality in which clinical trials have been difficult to conduct and have not yielded effective treatments. Both conditions represent a syndrome that is often difficult to define with a wide variation in patient characteristics, presentation, and standard management across institutions. Referring to past experiences and lessons learned in acute heart failure may be informative and help frame research in the area of sepsis. Academic heart failure investigators and industry have worked closely with regulators for many years to transition acute heart failure trials away from relying on dyspnea assessments and all-cause mortality as the primary measures of efficacy, and recent trials have been designed to assess novel clinical composite endpoints assessing organ dysfunction and mortality while still assessing all-cause mortality as a separate measure of safety. Applying the lessons learned in acute heart failure trials to severe sepsis and septic shock trials might be useful to advance the field. Novel endpoints beyond all-cause mortality should be considered for future sepsis trials.
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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 | 0,002 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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