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Enregistrement W3129128302 · doi:10.1097/ccm.0000000000004899

Surviving Sepsis Campaign Guidelines on the Management of Adults With Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) in the ICU: First Update

2021· article· en· W3129128302 sur OpenAlexaff
Waleed Alhazzani, Laura Evans, Fayez Alshamsi, Morten Hylander Møller, Marlies Ostermann, Hallie C. Prescott, Yaseen M. Arabi, Mark Loeb, Michelle N. Gong, Eddy Fan, Simon Oczkowski, Mitchell M. Levy, Lennie Derde, Amy Dzierba, Bin Du, Flávia Ribeiro Machado, Hannah Wunsch, Mark Crowther, Maurizio Cecconi, Younsuck Koh, Lisa Burry, Daniel S. Chertow, Wojciech Szczeklik, Emilie P. Belley‐Côté, Massimiliano Greco, Małgorzata M Bała, Ryan Zarychanski, Jozef Kesecioğlu, Allison McGeer, Leonard A. Mermel, Manoj J. Mammen, Sheila Nainan Myatra, Amy S. Arrington, Ruth Kleinpell, Giuseppe Citerio, Kimberley Lewis, Elizabeth Bridges, Ziad A. Memish, Naomi Hammond, Frederick G. Hayden, Muhammed Alshahrani, Zainab Al Duhailib, Greg S. Martin, Lewis J. Kaplan, Craig M. Coopersmith, Massimo Antonelli, Andrew Rhodes

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPopulation Health Research InstituteSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoMcMaster UniversityHealth Sciences CentreImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineGuidelineDiseaseCoronavirusPandemicInfectious disease (medical specialty)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The coronavirus disease 2019 pandemic continues to affect millions worldwide. Given the rapidly growing evidence base, we implemented a living guideline model to provide guidance on the management of patients with severe or critical coronavirus disease 2019 in the ICU. METHODS: The Surviving Sepsis Campaign Coronavirus Disease 2019 panel has expanded to include 43 experts from 14 countries; all panel members completed an electronic conflict-of-interest disclosure form. In this update, the panel addressed nine questions relevant to managing severe or critical coronavirus disease 2019 in the ICU. We used the World Health Organization's definition of severe and critical coronavirus disease 2019. The systematic reviews team searched the literature for relevant evidence, aiming to identify systematic reviews and clinical trials. When appropriate, we performed a random-effects meta-analysis to summarize treatment effects. We assessed the quality of the evidence using the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation approach, then used the evidence-to-decision framework to generate recommendations based on the balance between benefit and harm, resource and cost implications, equity, and feasibility. RESULTS: The Surviving Sepsis Campaign Coronavirus Diease 2019 panel issued nine statements (three new and six updated) related to ICU patients with severe or critical coronavirus disease 2019. For severe or critical coronavirus disease 2019, the panel strongly recommends using systemic corticosteroids and venous thromboprophylaxis but strongly recommends against using hydroxychloroquine. In addition, the panel suggests using dexamethasone (compared with other corticosteroids) and suggests against using convalescent plasma and therapeutic anticoagulation outside clinical trials. The Surviving Sepsis Campaign Coronavirus Diease 2019 panel suggests using remdesivir in nonventilated patients with severe coronavirus disease 2019 and suggests against starting remdesivir in patients with critical coronavirus disease 2019 outside clinical trials. Because of insufficient evidence, the panel did not issue a recommendation on the use of awake prone positioning. CONCLUSION: The Surviving Sepsis Campaign Coronavirus Diease 2019 panel issued several recommendations to guide healthcare professionals caring for adults with critical or severe coronavirus disease 2019 in the ICU. Based on a living guideline model the recommendations will be updated as new evidence becomes available.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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.

Tête enseignante Opus0,156
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,337 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations421
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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