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 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 | 0,181 | 0,210 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».