β-Blockers in sepsis: protocol for a systematic review and meta-analysis of randomised control trials
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Sepsis is a common and deadly complication of infection. As part of the host response, sympathetic stimulation can result in septic myocardial depression, and metabolic, haematological and immunological dysfunction. Administration of β-blockers may attenuate this pathophysiological response to infection, but the effects on clinical outcomes are unknown. The objective of this systematic review is to determine the efficacy and safety of β-blockers in adults with sepsis using data from randomised control trials. METHODS AND ANALYSIS: We will identify randomised control trials comparing treatment with β-blockers, versus placebo or standard care in adults with sepsis. Data sources will include MEDLINE, EMBASE, CENTRAL, clinical trial registries and conference proceedings. Two reviewers will independently determine trial eligibility. For each included trial, we will conduct duplicate independent data extraction, risk of bias assessment and evaluation of the quality of the evidence using the GRADE approach. ETHICS AND DISSEMINATION: Our systematic review will evaluate the effects of β-blockers in adults with sepsis, comprehensively summarising and appraising the available evidence from randomised control trials. The results of this systematic review will help clinicians treating patients with sepsis to understand the potential role of β-blockade, and inform future research on this topic. Our findings will be disseminated through conference presentation and publication in a peer-reviewed journal. TRIAL REGISTRATION NUMBER: CRD42016036933.
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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 | 0,080 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,033 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,008 |
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 ».