Fluid resuscitation in severe sepsis and septic shock: systematic description of fluids used in randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Fluid therapy is one of the cornerstones of initial management of sepsis, but the choice of fluids used for resuscitation is controversial. OBJECTIVES: While trying to determine the effects of alternative fluids used in sepsis resuscitation randomized controlled trials (RCTs), we found that the precise description of those fluids was frequently not available. This report presents the result of our efforts to provide the characteristics of those fluids to both researchers and clinicians. METHODS: We searched the following electronic databases: CENTRAL, MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and ACPJC, and examined the reference lists of recently published meta‑analyses of fluid therapies in critically ill patients. These databases were searched from inception until August 2013. The data abstraction stage included determination of fluid composition, pH, chloride concentration, and presence or absence of buffers. We relied on the original articles as well as on manufacturers' websites, contact with authors, and contact with experts in the field. RESULTS: Our original search yielded 7002 articles. In consecutive stages, we reduced it to 20. The types of fluids varied widely, including chloride content (110-154 mmol/l) and presence or absence of buffering substances in colloid solutions. Those characteristics were frequently not presented and rarely emphasized in the original articles. CONCLUSIONS: The basic characteristics of fluids used in fluid therapy trials are often not easily available, yet of increasingly recognized clinical importance. We provide the information concerning composition of fluids used in RCTs, which will be useful not only to future investigators and systematic reviewers but also to clinicians using those fluids in regular clinical practice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,014 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».