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Enregistrement W3014214532 · doi:10.1513/annalsats.202003-192sd

The REMAP-CAP (Randomized Embedded Multifactorial Adaptive Platform for Community-acquired Pneumonia) Study. Rationale and Design

2020· article· en· W3014214532 sur OpenAlexaff
Derek C. Angus, Scott Berry, Roger Lewis, Farah Al-Beidh, Yaseen M. Arabi, Wilma van Bentum-Puijk, Zahra Bhimani, Marc J. M. Bonten, Kristine Broglio, Frank M. Brunkhorst, Allen Cheng, Jean‐Daniel Chiche, Menno D. de Jong, Michelle A. Detry, Herman Goossens, Anthony Gordon, Cameron Green, Alisa M. Higgins, Sebastiaan Hullegie, Peter Krüger, François Lamontagne, Edward Litton, John C. Marshall, Anna McGlothlin, Shay McGuinness, Paul Mouncey, Srinivas Murthy, Alistair Nichol, Genevieve O’Neill, Rachael Parke, Jane Parker, Gernot Rohde, Kathy Rowan, Anne Turner, Paul J. Young, Lennie Derde, Colin McArthur, Steven Webb

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoUniversité de SherbrookeSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineCommunity-acquired pneumoniaRandomized controlled trialRandomizationIntensive care medicinePsychological interventionPneumoniaIntensive care unitInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is broad interest in improved methods to generate robust evidence regarding best practice, especially in settings where patient conditions are heterogenous and require multiple concomitant therapies. Here, we present the rationale and design of a large, international trial that combines features of adaptive platform trials with pragmatic point-of-care trials to determine best treatment strategies for patients admitted to an intensive care unit with severe community-acquired pneumonia. The trial uses a novel design, entitled “a randomized embedded multifactorial adaptive platform.” The design has five key features: 1) randomization, allowing robust causal inference; 2) embedding of study procedures into routine care processes, facilitating enrollment, trial efficiency, and generalizability; 3) a multifactorial statistical model comparing multiple interventions across multiple patient subgroups; 4) response-adaptive randomization with preferential assignment to those interventions that appear most favorable; and 5) a platform structured to permit continuous, potentially perpetual enrollment beyond the evaluation of the initial treatments. The trial randomizes patients to multiple interventions within four treatment domains: antibiotics, antiviral therapy for influenza, host immunomodulation with extended macrolide therapy, and alternative corticosteroid regimens, representing 240 treatment regimens. The trial generates estimates of superiority, inferiority, and equivalence between regimens on the primary outcome of 90-day mortality, stratified by presence or absence of concomitant shock and proven or suspected influenza infection. The trial will also compare ventilatory and oxygenation strategies, and has capacity to address additional questions rapidly during pandemic respiratory infections. As of January 2020, REMAP-CAP (Randomized Embedded Multifactorial Adaptive Platform for Community-acquired Pneumonia) was approved and enrolling patients in 52 intensive care units in 13 countries on 3 continents. In February, it transitioned into pandemic mode with several design adaptations for coronavirus disease 2019. Lessons learned from the design and conduct of this trial should aid in dissemination of similar platform initiatives in other disease areas. Clinical trial registered with www.clinicaltrials.gov (NCT02735707).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,004

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,173 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations445
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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