Predictive enrichment using biomarkers in studies of critically-ill patients with sepsis: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sepsis remains one of the most prevalent conditions necessitating admission to intensive care units and is associated with high mortality. Unfortunately, randomized trials examining therapeutics for critically-ill patients with sepsis have been disproportionately negative, failing to identify effective interventions, likely due to the dilution of treatment effects across highly diverse populations. Designing trials to identify patients that are most likely to benefit from an intervention based on biologic mechanism, known as predictive enrichment, may be an effective strategy for enhancing clinical trial efficacy. We conducted a systematic review to summarize the use of biological markers (biomarkers) used for predictive enrichment in randomized controlled trials (RCTs) including patients with sepsis. METHODS: We conducted this review following PRISMA-ScR guidelines. We searched OVID Medline, Embase, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials databases. We included RCTs that enrolled adult patients with sepsis that used molecular biomarkers for predictive enrichment in their study design. We summarize study characteristics, biomarkers used, predictive enrichment strategies, and trial outcomes narratively without statistical pooling. Risk of bias of individual studies was assessed using the Cochrane Risk of Bias tool. RESULTS: Of the 1,718 citations found with the search, we included 12 eligible studies. All studies used either blood-based circulating proteins or lipopolysaccharide markers for predictive enrichment. Five studies (42%) reported statistically significant impacts on the primary outcome, with three showing patient-important benefit (reduced mortality or disease severity) and two demonstrating improvements in surrogate outcomes related to biomarkers. Interventions that demonstrated benefit included immune, antimicrobial or coagulation modulating therapies. These five trials that showed benefit used suPAR, AT, mHLA-DR, IL-6 and EAA as biomarkers for predictive enrichment. CONCLUSIONS: This review characterizes the use of biomarkers for predictive enrichment in randomized trials of critically-ill patients with sepsis. Although the studies were heterogeneous in design and limited in number, those that employed biomarker-based enrichment strategies demonstrate a promising signal for enhanced clinical trial efficiency. The use of biomarkers for predictive enrichment in critical care trial design requires further exploration, investigation and validation.
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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 | 0,022 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».