Outcome measures in clinical trials of treatments for acute severe haemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute severe haemorrhage is a common complication of injury, childbirth, surgery, gastrointestinal pathologies and other medical conditions. Bleeding is a major cause of death, but patients also die from non-bleeding causes, the frequency of which varies by the site of haemorrhage and between populations. Because patients can bleed to death within hours, established interventions inevitably take priority over randomisation into a trial. These circumstances raise challenges in selecting appropriate outcome measures for clinical trials of haemostatic interventions. MAIN BODY: We use data from three large randomised controlled trials in acute severe haemorrhage (CRASH-2, WOMAN and HALT-IT) to explore the strengths and limitations of outcome measures commonly used in trials of haemostatic treatments, including all-cause and cause-specific mortality, blood transfusion and surgical interventions. Many deaths following acute severe haemorrhage are due to patient comorbidities or complications rather than bleeding. If non-bleeding deaths are unaffected by a haemostatic intervention, even large trials will have low power to detect an effect on all-cause mortality. Due to the dilution from deaths unaffected or reduced by the trial treatment, all-cause mortality can also obscure important harmful effects. Additionally, because the relative contributions of different causes of death vary within and between patient populations, all-cause mortality is not generalisable. Different causes of death occur at different time intervals from bleeding onset, with bleeding deaths generally occurring early. Time-specific mortality can therefore be used as a proxy for cause in un-blinded trials where bias is a concern or in situations where cause of death cannot be assessed. Urgent treatment is critical, and so post-randomisation blood transfusion and surgery are often planned before or at the time of randomisation and therefore cannot be influenced by the trial treatment. CONCLUSIONS: All-cause mortality has low power, lacks generalisability and can obscure harmful effects. Cause-specific mortality, such as death due to bleeding or thrombosis, avoids these drawbacks. In certain scenarios, time-specific mortality can be used as a proxy for cause-specific mortality. Blood transfusion and surgical procedures have limited utility as outcome measures in trials of haemostatic treatments.
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 | 0,036 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».