Early Liberal Fluids for Sepsis Patients Are Harmful
Notice bibliographique
Résumé
1Centre for Heart Lung Innovation, St. Paul's Hospital, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada. 2Division of Critical Care Medicine, Department of Medicine, St. Paul's Hospital, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada. Dr. Russell received funding from Ferring Pharmaceutical, Asahi Kesai Pharmaceuticals of America, and Cytoval; disclosed off-label product use (Selepressin); and received other support from Grifols La Jolla Pharmaceuticals Cubist (now owned by Merck) Leading Biosciences. He disclosed other support (he reports patents owned by the University of British Columbia [UBC] that are related to PCSK9 inhibitor[s] and sepsis and related to the use of vasopressin in septic shock. He is an inventor on these patents. He is a founder, Director, and shareholder in Cyon Therapeutics [developing a sepsis therapy]. He has share options in Leading Biosciences. He is a shareholder in Molecular You. He reports having received grant support from Ferring Pharmaceuticals that was provided to and administered by UBC). Dr. Genga is sponsored by Science Without Borders Scholarship Program. For information regarding this article, E-mail: [email protected]
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,007 |
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 ».