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Enregistrement W4400354697 · doi:10.2196/54451

Early In-Bed Cycle Ergometry With Critically Ill, Mechanically Ventilated Patients: Statistical Analysis Plan for CYCLE (Critical Care Cycling to Improve Lower Extremity Strength), an International, Multicenter, Randomized Clinical Trial

2024· article· en· W4400354697 sur OpenAlexafffundvenue
Diane Heels‐Ansdell, Laurel Kelly, Heather K. O’Grady, Christopher Farley, Julie C. Reid, Sue Berney, Amy M. Pastva, Karen E. A. Burns, Frédérick D’Aragon, Margaret S. Herridge, Andrew Seely, Jill Rudkowski, Bram Rochwerg, Alison Fox‐Robichaud, Ian Ball, François Lamontagne, Erick Duan, Jennifer Tsang, Patrick Archambault, Avelino C. Verceles, John Muscedere, Sangeeta Mehta, Shane English, Tim Karachi, Karim Serri, Brenda Reeve, Lehana Thabane, Michelle E. Kho

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensJoseph Brant HospitalUniversité de MontréalSinai Health SystemQueen's UniversityUniversité LavalNiagara Health SystemHamilton Health SciencesCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesUniversity Health NetworkOttawa HospitalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversity of OttawaCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de SherbrookeUniversity of TorontoWestern UniversitySt. Michael's HospitalSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCyclingCritically illPreprintRandomized controlled trialMedicinePhysical therapyCritical illnessPhysical medicine and rehabilitationIntensive care medicineSurgeryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Survivors of critical illness are at risk of developing physical dysfunction following intensive care unit (ICU) discharge. ICU-based rehabilitation interventions, such as early in-bed cycle ergometry, may improve patients' short-term physical function. OBJECTIVE: Before unblinding and trial database lock, we describe a prespecified statistical analysis plan (SAP) for the CYCLE (Critical Care Cycling to Improve Lower Extremity Strength) randomized controlled trial (RCT). METHODS: CYCLE is a 360-patient, international, multicenter, open-label, parallel-group RCT (1:1 ratio) with blinded primary outcome assessment at 3 days post-ICU discharge. The principal investigator and statisticians of CYCLE prepared this SAP with approval from the steering committee and coinvestigators. The SAP defines the primary and secondary outcomes (including adverse events) and describes the planned primary, secondary, and subgroup analyses. The primary outcome of the CYCLE trial is the Physical Function Intensive Care Unit Test-scored (PFIT-s) at 3 days post-ICU discharge. The PFIT-s is a reliable and valid performance-based measure. We plan to use a frequentist statistical framework for all analyses. We will conduct a linear regression to evaluate the primary outcome, incorporating randomization as an independent variable and adjusting for age (≥65 years versus <65 years) and center. The regression results will be reported as mean differences in PFIT-s scores with corresponding 95% CIs and P values. We consider a 1-point difference in PFIT-s score to be clinically important. Additionally, we plan to conduct 3 subgroup analyses: age (≥65 years versus <65 years), frailty (Baseline Clinical Frailty Scale ≥5 versus <5), and sex (male versus female). RESULTS: CYCLE was funded in 2017, and enrollment was completed in May 2023. Data analyses are complete, and the first results were submitted for publication in 2024. CONCLUSIONS: We developed and present an SAP for the CYCLE RCT and will adhere to it for all analyses. This study will add to the growing body of evidence evaluating the efficacy and safety of ICU-based rehabilitation interventions. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03471247; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03471247 and NCT02377830; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02377830. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/54451.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,440 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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