Lessening Organ Dysfunction With Vitamin C (LOVIT) Trial: Statistical Analysis Plan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The LOVIT (Lessening Organ Dysfunction with Vitamin C) trial is a blinded multicenter randomized clinical trial comparing high-dose intravenous vitamin C to placebo in patients admitted to the intensive care unit with proven or suspected infection as the main diagnosis and receiving a vasopressor. OBJECTIVE: We aim to describe a prespecified statistical analysis plan (SAP) for the LOVIT trial prior to unblinding and locking of the trial database. METHODS: The SAP was designed by the LOVIT principal investigators and statisticians, and approved by the steering committee and coinvestigators. The SAP defines the primary and secondary outcomes, and describes the planned primary, secondary, and subgroup analyses. RESULTS: The SAP includes a draft participant flow diagram, tables, and planned figures. The primary outcome is a composite of mortality and persistent organ dysfunction (receipt of mechanical ventilation, vasopressors, or new renal replacement therapy) at 28 days, where day 1 is the day of randomization. All analyses will use a frequentist statistical framework. The analysis of the primary outcome will estimate the risk ratio and 95% CI in a generalized linear mixed model with binomial distribution and log link, with site as a random effect. We will perform a secondary analysis adjusting for prespecified baseline clinical variables. Subgroup analyses will include age, sex, frailty, severity of illness, Sepsis-3 definition of septic shock, baseline ascorbic acid level, and COVID-19 status. CONCLUSIONS: We have developed an SAP for the LOVIT trial and will adhere to it in the analysis phase. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/36261.
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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 | 0,097 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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.
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 ».