Population enrichment for critical care trials: phenotypes and differential outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Sepsis and acute respiratory distress syndrome (ARDS) are two heterogenous acute illnesses where numerous RCTs have indeterminate results. We present a narrative review on the recent developments in enriching patient populations for future sepsis and ARDS trials. RECENT FINDINGS: Many researchers are actively pursuing enrichment strategies to reduce heterogeneity to increase the sensitivity of future trials. Enrichment refers to the use of measurable patient characteristics, known before randomisation, to refine trial populations. Biomarkers could increase the diagnostic certainty of sepsis, whereas chest radiology training to enhance reliability of interpretation and stabilisation period of mechanical ventilation have been considered to increase the diagnostic certainty of ARDS. Clinical and biomarker data analyses identifies four to six sepsis clinical phenotypes and two ARDS clinical phenotypes. Similarly, leukocyte gene expression data identifies two to four sepsis molecular phenotypes. Use of a test-dose identifies ARDS subpopulations who are likely to benefit from higher PEEP. Early-phase trials report how a biomarker that is altered by the intervention, such as lymphocyte count for recombinant interleukin-7 therapy and higher check point inhibitor expression for anti-check point treatments in sepsis, could identify a higher treatment effect population for future trials. SUMMARY: Enrichment reduces heterogeneity and will enhance the sensitivity of future trials. However, enrichment, even when it identifies more homogenous populations, may not be efficient to deploy in trials or 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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».