Notice bibliographique
Résumé
The high mortality rate and morbidity in critically ill patients have prompted an intense research activity where clinical observations and questions are addressed in experimental research and then help improve bedside practice. The research module of bedside-bench-bedside is the so-called translational approach. There are excellent examples of translational research including the human-to-animal-to-human approach to address ventilator-induced lung injury, the animal-to-human approach to examine the mechanisms and testing therapies of sepsis, and the human-to-animal approach for sepsis-induced immune alteration. The translational research could be fulfilled in the bedside management of critically ill patients but also the hurdles to translate such achievements into clinical practice. Due to the inherent limitations existing in clinical and preclinical studies, the complexity of clinical situations should be taken into account when the preclinical discoveries are being translated into the development of novel therapeutic strategies for critically ill patients. There is a long way to go but a bench-to-bedside transition is the right direction and will facilitate a long term robust strategy that is economically feasible and clinically effective to manage critically ill patients. Key words: Sepsis; Ventilator-induced lung injury; Translational research
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,020 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».