MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2886956604 · doi:10.1136/bmj.k3284

Corticosteroid therapy for sepsis: a clinical practice guideline

2018· article· en· W2886956604 sur OpenAlexaff
François Lamontagne, Bram Rochwerg, Lyubov Lytvyn, Gordon Guyatt, Morten Hylander Møller, Djillali Annane, Michelle E. Kho, Neill K. J. Adhikari, Flávia Ribeiro Machado, Per Olav Vandvik, Peter Dodek, Rébecca Leboeuf, Matthias Briel, Madiha Hashmi, Julie Camsooksai, Manu Shankar‐Hari, Mahder Kinfe Baraki, Karie Fugate, Shunjie Chua, Christophe Marti, Dian Cohen, Édouard Botton, Thomas Agoritsas, Reed Siemieniuk

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaHealth Sciences CentreUniversity of TorontoCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeSunnybrook Health Science CentreSt. Paul's HospitalUniversité de SherbrookeMcMaster UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalImpact
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésFludrocortisoneSeptic shockGuidelineMedicineSepsisIntensive care medicineShock (circulatory)Surviving Sepsis CampaignPlaceboTrustworthinessAdrenal insufficiencyEvidence-based practiceClinical trialEvidence-based medicineHydrocortisoneInternal medicineAlternative medicineSevere sepsisPsychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our panel make a weak recommendation to give corticosteroids to people with all types and severity of sepsis, based on new evidence. Because we are not certain that they are beneficial, it is also reasonable not to prescribe them. Patients' values and preferences may guide this decision-making process.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,239
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations125
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJMême sujetSepsis Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207