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Enregistrement W4412841915 · doi:10.3310/ttnd8896

Building an international precision medicine platform trial for the acute respiratory distress syndrome (ARDS): an expert consensus project report

2025· article· en· W4412841915 sur OpenAlexaff
Kiran Reddy, Neil R. Aggarwal, Narges Alipanah, Djillali Annane, David Antcliffe, Daphne Babalis, J. Kenneth Baillie, Abi Beane, Lieuwe D. J. Bos, Aidan Burrell, Carolyn S. Calfee, Kiki Cano-Gamez, Victoria Cornelius, Mary Cross, Emma E. Davenport, Lorenzo Del Sorbo, Laura J. Esserman, Eddy Fan, Vito Fanelli, Niall D. Ferguson, D. Clark Files, Christoph Fisser, Shigeki Fujitani, Ewan C. Goligher, Anthony Gordon, Giacomo Grasselli, Fergus Hamilton, Rashan Haniffa, Andrea Haren, Daniel Harvey, Leanne Hays, Anna Heath, Nicholas Heming, Susanne Herold, Timothy Hicks, Nao Ichihara, Vinod Jaiswal, Jun Kataoka, Julian C. Knight, Patrick R. Lawler, Kathleen D. Liu, John C. Marshall, David M. Maslove, Michael A. Matthay, Daniel F. McAuley, Nuala J. Meyer, Jonathan Millar, Holger Müller-Redetzky, Alistair Nichol, John Norrie, Marlies Ostermann, Andrew Owen, Cecilia O’Kane, Dhruv Parekh, Rachel Phillips, Duncan Richards, Bram Rochwerg, Anthony Rostron, Hiroki Saito, Romit Samanta, Vittorio Scaravilli, Wesley H. Self, Manu Shankar‐Hari, A. John Simpson, Pratik Sinha, Marry R. Smit, Jonathan Stewart, B. Taylor Thompson, István Vadász, Ed Waddingham, Steven Webb, Graham Wheeler, Martin Witzenrath, Mark M. Wurfel, Thomas R. Martin

Notice bibliographique

RevueEfficacy and Mechanism Evaluation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensQueen's UniversityMcGill University Health CentreMcMaster UniversityPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEfficacy and Mechanism Evaluation ProgrammeNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésAcute respiratory distressARDSConsensus conferenceMedicineIntensive care medicineMedical physicsInternal medicineLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Almost all large-scale trials of disease-modifying therapeutic agents in critical care have failed to show benefit for patients, which may be explained in part by the clinical and biological heterogeneity inherent in virtually all critical illness syndromes. Enrichment strategies have been developed to separate responders from non-responders and better target treatments. In patients with the acute respiratory distress syndrome, a critical illness syndrome involving severe lung inflammation, latent class analysis and other clustering approaches have led to the discovery of subgroups (phenotypes) that appear to respond differently to treatment based on retrospective analyses of published clinical trials and observational cohorts. The next step is to test these phenotypes in a prospective trial. Rapid, point-of-care analytical methods have now made such a trial possible. There is a need to advance treatment for patients with acute respiratory distress syndrome and other critical illness syndromes by incorporating a phenotype-based approach into prospective trial design. The hyperinflammatory and hypoinflammatory phenotypes, that have been identified in acute respiratory distress syndrome, will be the first to be included in such a trial, with scope for further phenotypes to be studied over time. Future work This Efficacy and Mechanism Evaluation report, through expert consensus, describes a new Phase II, multiarm, adaptive platform randomised controlled trial design that tests multiple pharmacological therapies in a population of patients with acute respiratory distress syndrome stratified by baseline inflammatory phenotype. This report also reviews issues to be considered in developing precision medicine trials in critical care, which are designed with newly developed clinical phenotypes in mind. This work has been used to develop the Precision medicine Adaptive Network platform Trial in Hypoxaemic acutE respiratory failuRe precision medicine trial in acute respiratory distress syndrome, which has been funded and will begin recruitment in June 2025. Limitations This report is the result of expert consensus review, rather than utilising strict review methodologies (e.g. Delphi consensus process). However, expert consensus has been found to generate similar results to consensus processes when a high degree of agreement is reached and > 70% agreement was reached for all included recommendations. Funding This article presents independent research funded by the (NIHR) Efficacy and Mechanism Evaluation programme as award number NIHR154493.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,285
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,207
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,882

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2850,207
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,010
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0070,007
Intégrité de la recherche0,0140,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,330 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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