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Enregistrement W4410002645 · doi:10.12688/f1000research.163800.1

Assessing the effects of fluids and antibiotics in an acute murine model of sepsis: study protocol for the National Preclinical Sepsis Platform-01 (NPSP-01) Study

2025· preprint· en· W4410002645 sur OpenAlexafffundabout
Forough Jahandideh, Asher A. Mendelson, Patricia C. Liaw, Sean E. Gill, Stephane L. Bourque, Alison Fox‐Robichaud, Gediminas Cepinskas, Kimberly F. Macala, Jeffrey R. Neilson, Doreen Engelberts, David Sontag, Dhruva J. Dwivedi, Ian-Ling Yu, Onon Batnyam, Kashimbi Mbuta, Dean Fergusson, Monica Taljaard, Braedon McDonald, Manoj M. Lalu

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of GuelphUniversity of OttawaRoyal Alexandra HospitalUniversity of AlbertaLondon Health Sciences CentreMcMaster UniversityWestern UniversityOttawa HospitalUniversity of ManitobaInstitute on Governance
Organismes subventionnairesCanadian Anesthesiologists' SocietyManitoba Medical Service FoundationCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of OttawaHamilton Health Sciences
Mots-clésSepsisOpen peer reviewPlant biologyMedicineAntibioticsProtocol (science)Intensive care medicinePharmacologyImmunologyBiologyPathologyMicrobiologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns3:p>Background Sepsis remains a leading cause of mortality in critical care. Despite extensive preclinical research on sepsis pathophysiology, the development of effective therapies has been largely unsuccessful. Key obstacles include limited construct validity of animal models, insufficient methodological rigor and the lack of collaborative frameworks akin to clinical trials. These issues plague not only sepsis research, but preclinical research in general. The National Preclinical Sepsis Platform (NPSP), an interdisciplinary network under Sepsis Canada, addresses these challenges in sepsis research through multilaboratory, randomized, controlled preclinical studies. NPSP-01 will establish baseline conditions for future investigations using an acute fecal-induced peritonitis model of sepsis. Methods This randomized, controlled study will evaluate the effect of standard sepsis therapy in a mouse model of sepsis across six centres. Interlaboratory variability and the interaction of biological sex on outcomes will also be examined. C57BL/6 mice of both sexes will be randomized into sham (healthy control) + treatment, sepsis, or sepsis + treatment groups. Sepsis will be induced via intraperitoneal injection of fecal slurry, while sham mice will receive vehicle control. Antibiotics and fluids will be administered to treatment groups at 4 hours post-induction, and mice with be euthanized at 8 hours post-induction. The primary outcome is plasma interleukin-6 levels. Secondary outcomes include biological (blood gas and chemistry, white blood cell count, bacterial load), clinical (body weight, core temperature, sepsis score, mortality as measured by surrogate humane endpoints), and feasibility measures. Conclusions NPSP-01 will be the first multilaboratory study of sepsis and represents a shift in preclinical critical illness research, mirroring the rigor of clinical multicenter trials. By addressing procedural standardization, interlaboratory variability, and sex-based differences, this study aims to enhance the reliability and translational relevance of preclinical findings. The outcomes of NPSP-01 will establish foundational data for future investigations and provide a roadmap for rigorous collaborative preclinical studies to accelerate the evaluation of novel sepsis therapies. Registration PreclinicalTrials.eu PCTE0000552 Protocol Version 1.0, October 21, 2024</ns3:p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,378
Tête enseignante GPT0,581
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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