National Preclinical Sepsis Platform: developing a framework for accelerating innovation in Canadian sepsis research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite decades of preclinical research, no experimentally derived therapies for sepsis have been successfully adopted into routine clinical practice. Factors that contribute to this crisis of translation include poor representation by preclinical models of the complex human condition of sepsis, bias in preclinical studies, as well as limitations of single-laboratory methodology. To overcome some of these shortcomings, multicentre preclinical studies—defined as a research experiment conducted in two or more research laboratories with a common protocol and analysis—are expected to maximize transparency, improve reproducibility, and enhance generalizability. The ultimate objective is to increase the efficiency and efficacy of bench-to-bedside translation for preclinical sepsis research and improve outcomes for patients with life-threatening infection. To this end, we organized the first meeting of the National Preclinical Sepsis Platform (NPSP). This multicentre preclinical research collaboration of Canadian sepsis researchers and stakeholders was established to study the pathophysiology of sepsis and accelerate movement of promising therapeutics into early phase clinical trials. Integrated knowledge translation and shared decision-making were emphasized to ensure the goals of the platform align with clinical researchers and patient partners. 29 participants from 10 independent labs attended and discussed four main topics: (1) objectives of the platform; (2) animal models of sepsis; (3) multicentre methodology and (4) outcomes for evaluation. A PIRO model (predisposition, insult, response, organ dysfunction) for experimental design was proposed to strengthen linkages with interdisciplinary researchers and key stakeholders. This platform represents an important resource for maximizing translational impact of preclinical sepsis research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».