Top 10 research priorities for sepsis research determined by patients, carers and clinicians
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Sepsis is a high burden syndrome associated with increased morbidity and mortality in both the acute and longer-term phases of illness. Multiple treatment uncertainties remain that require resolution through high-quality research. This study aimed to identify the top 10 research priorities for sepsis research in the UK. METHODS: We conducted a priority setting partnership study co-produced by sepsis survivors, carers and clinicians. This included five stages: initiation of steering group formation and confirmation of the scope of the priority setting partnership; identification of clinical uncertainties through an electronic survey; analysis and verification of uncertainties; interim prioritisation to the top 25 ranked questions; and final prioritisation to determine the top 10 research priorities, using the nominal group technique. RESULTS: Our initial survey respondents comprised 447/718 (62.3%) people who had survived sepsis, their friends and family members; 218/718 (30.4%) clinicians; and 53/718 (7.1%) multiple/other roles who identified 53 distinct research uncertainties. Our interim prioritisation survey comprised 429/941 (45.8%) people who had survived sepsis, their friends and family members; 431/941 (46.0%) clinicians; and 73/941 (8.2%) multiple/other roles, with the top 25 ranked summary questions taken forwards for final prioritisation. From these, final workshop participants (n = 27) agreed a top 10 list of research priorities. Improved sepsis diagnosis; characterisation and management of the post-sepsis syndrome; and non-antibiotic treatment of sepsis were the top three priorities. DISCUSSION: We established priorities for sepsis research through a rigorous process of consensus involving sepsis survivors, carers and clinicians. These priorities will support future delivery of meaningful research to improve outcomes from sepsis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».