IV Vitamin C in Adults With Sepsis: A Bayesian Reanalysis of a Randomized Controlled Trial*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Lessening Organ Dysfunction with Vitamin C trial showed a harmful effect of vitamin C on 28-day death or persistent organ dysfunction. To maximize interpretation, we present a post hoc Bayesian reanalysis. DESIGN: Bayesian reanalysis of a randomized placebo-controlled trial. SETTING: Thirty-five ICUs. PATIENTS: Adults with proven or suspected infection, vasopressor support, and no more than 24 hours of ICU admission. INTERVENTIONS: Patients were allocated to receive either vitamin C (50 mg/kg of body weight) or placebo every 6 hours for up to 96 hours. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The primary outcome was the composite of death or persistent organ dysfunction (i.e., vasopressor use, invasive mechanical ventilation, or new renal replacement therapy) at 28 days. We used Bayesian log-binomial models with random effects for hospital site and varying informative prior beliefs for the effect of vitamin C to estimate risk ratios (RRs) with 95% credible intervals (Crls) in the intention to treat population (vitamin C, 435 patients; placebo, 437 patients). Using weakly neutral priors, patients allocated to vitamin C had a higher risk of death or persistent organ dysfunction at 28 days (RR, 1.20; 95% Crl, 1.04-1.39; probability of harm, 99%). This effect was consistent when using optimistic (RR, 1.14; 95% Crl, 1.00-1.31; probability of harm, 98%) and empiric (RR, 1.09; 95% Crl, 0.97-1.22; probability of harm, 92%) priors. Patients allocated to vitamin C also had a higher risk of death at 28 days under weakly neutral (RR, 1.17; 95% Crl, 0.98-1.40; probability of harm, 96%), optimistic (RR, 1.10; 95% Crl, 0.94-1.30; probability of harm, 88%), and empiric (RR, 1.05; 95% Crl, 0.92-1.19; probability of harm, 76%) priors. CONCLUSIONS: The use of vitamin C in adult patients with proven or suspected infection and vasopressor support is associated with high probability of harm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».