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Enregistrement W4313649346 · doi:10.1002/phar.2763

Precision fluid and vasoactive drug therapy for critically ill patients

2023· review· en· W4313649346 sur OpenAlexaff
Seth R. Bauer, Rochelle Gellatly, Brian L. Erstad

Notice bibliographique

RevuePharmacotherapy The Journal of Human Pharmacology and Drug Therapy · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensSurrey Memorial Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésMedicineIntensive care medicineVasoactiveCritically illPrecision medicineClinical trialMEDLINECritical illnessClinical PracticeMedical laboratoryEvidence-based medicineAlternative medicinePhysical therapyInternal medicineNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are several clinical practice guidelines concerning the use of fluid and vasoactive drug therapies in critically ill adult patients, but the recommendations in these guidelines are often based on low-quality evidence. Further, some were compiled prior to the publication of landmark clinical trials, particularly in the comparison of balanced crystalloid and normal saline. An important consideration in the treatment of critically ill patients is the application of precision medicine to provide the most effective care to groups of patients most likely to benefit from the therapy. Although not currently widely integrated into these practice guidelines, the utility of precision medicine in critical illness is a recognized research priority for fluid and vasoactive therapy management. The purpose of this narrative review was to illustrate the evaluation and challenges of providing precision fluid and vasoactive therapies to adult critically ill patients. The review includes a discussion of important investigations published after the release of currently available clinical practice guidelines to provide insight into how recommendations and research priorities may change future guidelines and bedside care for critically ill patients.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,355 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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