A core outcome set for adult general ICU patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Randomised clinical trials should ideally use harmonised outcomes that are important to patients and to facilitate meta-analyses and ensuring generalisability. Core outcome sets for specific subsets of ICU patients exist, e.g., respiratory failure, delirium, and COVID-19, but not for ICU patients in general. Accordingly, we aimed to develop a core outcome set for adult general ICU patients. Methods We developed a core outcome set in Denmark following the Core Outcome Measures in Effectiveness Trials (COMET) Handbook. We used a modified Delphi consensus process with multiple methods design, including literature review, survey, semi-structured interviews, and discussions with initially five Danish research panels, involving adult ICU survivors, family members, clinicians, and researchers. The core outcome set was internationally validated in local panels in 14 countries and revised accordingly. Results We identified 329 published outcomes, of which 50 were included in the 264 participant Delphi survey. After 82 semi-structured survey participant interviews no additional outcomes were added. The first survey round was completed by 249 (94%) participants, and 202 (82%) contributed to the final third round. The initial core outcome set comprised six core outcomes. International validation involved 217 research panel members and resulted in the final core outcome set of survival, free of life support, free of delirium, out of hospital, health-related quality of life, and cognitive function. Conclusions We developed and internationally validated a core outcome set with six core outcomes to be used in research, specifically clinical trials involving adult general ICU patients.
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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 | 0,246 | 0,386 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».