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Enregistrement W3137205406 · doi:10.1186/s40635-020-00366-4

National Preclinical Sepsis Platform: developing a framework for accelerating innovation in Canadian sepsis research

2021· article· en· W3137205406 sur OpenAlexafffundabout
Asher A. Mendelson, Casey Lansdell, Alison Fox‐Robichaud, Patricia C. Liaw, Jaskirat Arora, Jean‐François Cailhier, Gediminas Cepinskas, Emmanuel Charbonney, Claúdia C. dos Santos, Dhruva J. Dwivedi, Christopher G. Ellis, Dean Fergusson, Kirsten M. Fiest, Sean E. Gill, Kathryn Hendrick, Victoria Hunniford, Paulina M. Kowalewska, Karla D. Krewulak, Christine Lehmann, Kimberly F. Macala, John C. Marshall, Laura Mawdsley, Braedon McDonald, Ellen McDonald, Sarah K. Medeiros, Valdirene S. Muniz, Marcin F. Osuchowski, Justin Presseau, Neha Sharma, Sahar Sohrabipour, Janet Sunohara-Neilson, Gloria Vázquez‐Grande, Ruud A. W. Veldhuizen, Donald G. Welsh, Brent W. Winston, Ryan Zarychanski, Haibo Zhang, Juan Zhou, Manoj M. Lalu

Notice bibliographique

RevueIntensive Care Medicine Experimental · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of OttawaRoyal Alexandra HospitalUniversity of AlbertaUniversity Health NetworkOttawa HospitalOccupational Cancer Research CentreDalhousie UniversityWestern UniversityUniversity of TorontoUniversité de MontréalUniversity of CalgaryCentre Hospitalier de l’Université de MontréalLawson Health Research InstituteThrombosis and Atherosclerosis Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesOttawa Hospital Anesthesia Alternate Funds AssociationCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineSepsisGeneralizability theoryTranslational researchIntensive care medicineProtocol (science)Preclinical researchBench to bedsideClinical trialClinical researchTransparency (behavior)Medical physicsAlternative medicineImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite decades of preclinical research, no experimentally derived therapies for sepsis have been successfully adopted into routine clinical practice. Factors that contribute to this crisis of translation include poor representation by preclinical models of the complex human condition of sepsis, bias in preclinical studies, as well as limitations of single-laboratory methodology. To overcome some of these shortcomings, multicentre preclinical studies-defined as a research experiment conducted in two or more research laboratories with a common protocol and analysis-are expected to maximize transparency, improve reproducibility, and enhance generalizability. The ultimate objective is to increase the efficiency and efficacy of bench-to-bedside translation for preclinical sepsis research and improve outcomes for patients with life-threatening infection. To this end, we organized the first meeting of the National Preclinical Sepsis Platform (NPSP). This multicentre preclinical research collaboration of Canadian sepsis researchers and stakeholders was established to study the pathophysiology of sepsis and accelerate movement of promising therapeutics into early phase clinical trials. Integrated knowledge translation and shared decision-making were emphasized to ensure the goals of the platform align with clinical researchers and patient partners. 29 participants from 10 independent labs attended and discussed four main topics: (1) objectives of the platform; (2) animal models of sepsis; (3) multicentre methodology and (4) outcomes for evaluation. A PIRO model (predisposition, insult, response, organ dysfunction) for experimental design was proposed to strengthen linkages with interdisciplinary researchers and key stakeholders. This platform represents an important resource for maximizing translational impact of preclinical sepsis research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,441
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,098 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations28
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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