Understanding and Enhancing Sepsis Survivorship. Priorities for Research and Practice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An estimated 14.1 million patients survive sepsis each year. Many survivors experience poor long-term outcomes, including new or worsened neuropsychological impairment; physical disability; and vulnerability to further health deterioration, including recurrent infection, cardiovascular events, and acute renal failure. However, clinical trials and guidelines have focused on shorter-term survival, so there are few data on promoting longer-term recovery. To address this unmet need, the International Sepsis Forum convened a colloquium in February 2018 titled "Understanding and Enhancing Sepsis Survivorship." The goals were to identify gaps and limitations of current research and shorter- and longer-term priorities for understanding and enhancing sepsis survivorship. Twenty-six experts from eight countries participated. The top short-term priorities identified by nominal group technique culminating in formal voting were to better leverage existing databases for research, develop and disseminate educational resources on postsepsis morbidity, and partner with sepsis survivors to define and achieve research priorities. The top longer-term priorities were to study mechanisms of long-term morbidity through large cohort studies with deep phenotyping, build a harmonized global sepsis registry to facilitate enrollment in cohorts and trials, and complete detailed longitudinal follow-up to characterize the diversity of recovery experiences. This perspective reviews colloquium discussions, the identified priorities, and current initiatives to address them.
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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 | 0,003 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle