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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».