Design of nutrition trials in critically ill patients: food for thought
Notice bibliographique
Résumé
We would like to thank Drs. Casaer and Van den Berghe for their thoughtful editorial on our article "Permissive underfeeding or standard enteral feeding in critically ill adults" published in the New England Journal of Medicine on June 18, 2015 (1,2).Over the last few years, several large clinical trials have added immensely to our knowledge regarding nutritional support of critically ill patients.Table 1 summarizes and contrasts eight recent multicenter trials which compared different doses of enteral nutrition (1,3-5), or enteral versus parenteral nutrition (6-9).PermiT and other trials showed no difference in outcomes in patients receiving restricted versus full caloric intake.Drs.Casaer and Van den Berghe raise many important questions regarding these trials: Is mortality an appropriate primary endpoint for nutrition trials?Do we need larger trials to detect smaller treatment effect?Should we use different endpoints than mortality?How about biomarkers?How generalizable are the results of PermiT to normal weight or underweight patient populations?Are specific patient groups more likely to be nutrition-responsive?
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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 | 0,228 | 0,409 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».