Protocol summary and statistical analysis plan for the Selective Decontamination of the Digestive Tract in Intensive Care Unit Patients (SuDDICU) crossover, cluster randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: It is unclear whether the use of selective decontamination of the digestive tract (SDD) improves outcomes in ventilated patients in intensive care units (ICUs) and whether SDD is associated with the development of antibiotic resistance . Objective: To describe the study protocol and statistical analysis plan for the Selective Decontamination of the Digestive Tract in Intensive Care Unit Patients (SuDDICU) trial. Design, setting, participants and intervention: SuDDICU is an international, crossover, cluster randomised controlled trial of mechanically ventilated patients in ICUs using two 12-month trial periods. For each period, participating ICUs will implement SDD plus standard care or standard care alone. The SuDDICU drug intervention is an oral paste and gastric suspension of three antibiotics combined with a 4-day course of intravenous antibiotics. Observational ecological assessments will be conducted during five surveillance periods. The trial will be conducted in 19 ICUs in Australia and ten ICUs in Canada and the United Kingdom, and will recruit 15 000–17 000 patients. Recruitment commenced in Australia in 2017. Main outcome measures: The primary outcome is all-cause hospital mortality. Secondary outcomes include: duration of ventilation, ICU stay and hospital stay; incidence of new antibiotic-resistant organisms during the index ICU admission; changes in antibiotic-resistant organism rates; incidence of new Clostridioides difficile infections; and total use of antibiotics. Results and conclusions: SuDDICU will determine whether the use of SDD plus standard care is associated with a reduction in hospital mortality in ventilated ICU patients compared with standard care alone. It will also quantify the impact of the use of SDD on the development of antibiotic resistance. Trial registration: Australian New Zealand Clinical Trials Registry (ACTRN12615000411549) and ClinicalTrials.gov (NCT02389036).
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 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 | 0,069 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,143 | 0,023 |
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 ».