Cardiogenic shock: a major challenge for the clinical trialist
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Cardiogenic shock (CS) results in persistently high short-term mortality and a lack of evidence-based therapies. Several trials of novel interventions have failed to show an improvement in clinical outcomes despite promising preclinical and physiologic principles. In this review, we highlight the challenges of CS trials and provide suggestions for the optimization and harmonization of their design. RECENT FINDINGS: CS clinical trials have been plagued by slow or incomplete enrolment, heterogeneous or nonrepresentative patient cohorts, and neutral results. To achieve meaningful, practice-changing results in CS clinical trials, an accurate CS definition, a pragmatic staging of its severity for appropriate patient selection, an improvement in informed consent process, and the use of patient-centered outcomes are required. Future optimizations include the use of predictive enrichment using host response biomarkers to unravel the biological heterogeneity of the CS syndrome and identify subphenotypes most likely to benefit from individualized treatment to allow a personalized medicine approach. SUMMARY: Accurate characterization of CS severity and its pathophysiology are crucial to unravel heterogeneity and identify the patients most likely to benefit from a tested treatment. Implementation of biomarker-stratified adaptive clinical trial designs (i.e., biomarker or subphenotype-based therapy) might provide important insights into treatment effects.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».