Brazilian Research in Intensive Care Network (BRICNet): shaping the landscape of critical care research in Brazil and beyond
Notice bibliographique
Résumé
Critical illnesses such as sepsis and acute respiratory distress syndrome lead to millions of deaths globally, with a higher burden in low- and middle-income countries. Conducting multicentric clinical studies is essential to help minimize the burden of critical illnesses, particularly in areas where their impact is greater. However, conducting large-scale multicentric studies is challenging, and most large multicentric studies in critical care are from high-income countries, which limits their relevance in other contexts. This highlights the need for collaborative research networks in low- and middle-income countries to better address local needs. The Brazilian Research in Intensive Care Network (BRICNet) was created by a group of intensivists and researchers in 2007 and is dedicated to being the leading organization in Brazil for conducting collaborative clinical research to improve care for critically ill patients. BRICNet focuses on investigator-initiated and collaborative studies relevant to global intensive care, with a special emphasis on Brazilian context. Its mission includes advancing research methodology, scientific writing, and conducting large-scale multicenter studies to fill knowledge gaps in critical care. Since its creation, the network has published 71 articles, including 15 randomized controlled trials and 14 observational studies, many of them in collaboration with major Brazilian institutions and international networks. This review aims to critically assess the achievements of BRICNet, highlighting its high-impact publications, international partnerships, and capacity building, which have significantly contributed to the field of intensive care. Looking ahead, we also identify barriers and solutions for sustainable growth.
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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 | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».