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Enregistrement W4411055235 · doi:10.1016/j.bjao.2025.100421

Investigating the effectiveness of an intraoperative decision support guided fluid therapy intervention on postoperative outcome of high-risk patients undergoing high-risk abdominal surgery: protocol for an international multicentre stepped-wedge cluster-randomised implementation trial

2025· article· en· W4411055235 sur OpenAlexaffabout
Sean Coeckelenbergh, Amélie Delaporte, Damien Rousseleau, Jacques de Montblanc, Stéphanie Roullet, Joanna Ramadan, Bernard Cholley, Alexandre Sitbon, Emmanuel Weiss, Maria Kassab, Sylvain Diop, Marco Pustetto, Guillaume Porta Bonette, Pierre‐Grégoire Guinot, Philippe Guerci, Domien Vanhonacker, François Martin Carrier, Brenton Alexander, Joseph Rinehart, David H. Boldt, Tristan Grogan, Maxime Cannesson, Jacques Duranteau, Lamiae Grimaldi‐Bensouda, Bruno Pereira, Alexandre Joosten

Notice bibliographique

RevueBJA Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringArmagh Observatory and PlanetariumEdwards Lifesciences
Mots-clésMedicineOutcome (game theory)Protocol (science)Abdominal surgerySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Inappropriate fluid administration can impact patient outcome. Intraoperative advanced haemodynamic monitoring coupled with a treatment protocol based on stroke volume optimisation can help determine the appropriate timing for fluid boluses. Although recommended by several anaesthesia societies, this strategy is rarely implemented because protocols are complex and compliance is often poor. The Acumen Assisted Fluid Management (AFM) software is a decision support system that uses machine learning to predict fluid responsiveness and individualise fluid therapy. AFM reportedly predicts fluid responsiveness better than clinicians, decreases preload-dependent states, and improves both macro- and microcirculatory variables. The goal of this international multicentre stepped-wedge cluster randomised trial is to test whether implementing AFM during high-risk surgery improves patient outcome. Methods: The trial is ongoing in 16 academic hospitals in France, Belgium, Canada, and the USA. All centres (clusters) deliver routine care (control arm) at the start of the study and crossed over (one way) to AFM-guided fluid therapy (intervention arm). The time when different centres switch to AFM is randomised by an independent statistician. At the end of the trial, all centres will cross over to the intervention group. The primary outcome is a composite of major complications and death 30 days after surgery that will be analysed as intention-to-treat. A total of 2000 patients are required to detect a relative 20% differences in the primary outcome between groups. Conclusions: This trial is powered to provide evidence on whether implementing AFM is effective in reducing postoperative complications in high-risk patients after high-risk abdominal surgery. Clinical trial registration: NCT06011187.

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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,739

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,380 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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