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Enregistrement W4392653684 · doi:10.1016/j.jcrc.2024.154767

Hierarchical endpoints in critical care: A post-hoc exploratory analysis of the standard versus accelerated initiation of renal-replacement therapy in acute kidney injury and the intensity of continuous renal-replacement therapy in critically ill patients trials

2024· article· en· W4392653684 sur OpenAlexafffund
Fernando G. Zampieri, Ary Serpa Neto, Ron Wald, Rinaldo Bellomo, Sean M. Bagshaw

Notice bibliographique

RevueJournal of Critical Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth Research Council of New ZealandNational Health and Medical Research CouncilCanada Research Chairs
Mots-clésMedicineRenal replacement therapyAcute kidney injuryClinical endpointPost-hoc analysisIntensive care unitConfidence intervalInternal medicineSepsisRandomized controlled trialSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To perform a post-hoc reanalysis of the Standard versus Accelerated Initiation of Renal-Replacement Therapy in Acute Kidney Injury (STARRT-AKI) and the Intensity of Continuous Renal-Replacement Therapy in Critically Ill Patients (RENAL) trials through hierarchical composite endpoint analysis using win ratio (WR). MATERIAL AND METHODS: All patients with complete information from the STARRT-AKI (which compared accelerated versus standard approaches for renal replacement therapy - RRT initiation) and RENAL (which compared two different RRT doses in critically ill patients) trials were selected. WR was defined as a hierarchical composite endpoint using 90-day mortality, RRT dependency at 90-days, intensive care unit (ICU) length-of-stay (LOS), and hospital LOS (primary analysis); values above the unit represent a benefit of the intervention for the hierarchical composite endpoint. A secondary analysis replacing LOS by days alive and free of RRT was performed. Stratified analyses were performed according to illness severity score, surgical status, and the presence of sepsis. RESULTS: The WR analysis produced 2,141,830 pairs for the STARRT-AKI trial and 536,446 pairs for the RENAL trial, respectively. The WR results for STARRT-AKI and RENAL were 1.04 (95% confidence interval [CI] 0.96-1.13; p = 0.33) and 1.02 (95% CI; 0.90-1.15; p = 0.75) for the primary analysis, and 0.88 (95% CI; 0.79-0.99; p = 0.03) and 1.02 (95% CI; 0.87-1.21; p = 0.77) for the secondary analysis, respectively. The stratified analysis of the primary suggested possible benefit of the accelerated-strategy in the STARRT-AKI trial for non-surgical patients with sepsis, while the secondary analysis suggested possible harm of the accelerated-strategy for surgical patients without sepsis. There was no evidence of heterogeneity in treatment effects in stratified analyses in the RENAL trial. CONCLUSION: WR approach using a hierarchical composite endpoint is feasible for trials in critical care nephrology. The primary re-analyses of the STARRT-AKI and RENAL trials both yielded neutral results; however, there was suggestion of heterogeneity in treatment effect in stratified analyses of the STARRT-AKI trial by surgical status and sepsis. Selection of the endpoints and hierarchical ordering before trial design using the WR approach can have important implications for trial interpretation. TRIAL REGISTRY: ClinicalTrials.gov number NCT02568722 (STARRT-AKI) and NCT00076219 (RENAL).

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)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,016
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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