Mortality in a Heterogeneous Population of Low‐Risk Febrile Neutropenic Patients Treated Initially with Cefazolin and Tobramycin
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: At Sunnybrook Health Sciences Centre in Toronto, Ontario, the recommended empiric regimen for febrile neutropenia has been cefazolin and tobramycin for at least 25 years. However, we had no objective data to reassure us that patient mortality had not increased over the past five years. METHODS: A retrospective chart review of 48 episodes occurring in 44 patients admitted for the treatment of febrile neutropenia secondary to chemotherapy in 2002, and initially managed with cefazolin and tobramycin was conducted. Prospective data from 48 episodes in 2007 had previously been collected. Patients who developed febrile neutropenia while in hospital were excluded. The primary objective of the present study was to compare the all-cause mortality in 2007 with that from 2002. RESULTS: There were no statistically significant differences between the groups (P>0.05). All-cause mortality in 2007 was 8.3% (four of 48) compared with 10.4% (five of 48) in 2002 (P=1). All deaths occurred in patients considered to be at high risk according to the Talcott score. CONCLUSION: Mortality has not increased in the past five years with the use of empiric cefazolin and tobramycin for the treatment of patients admitted with febrile neutropenia at Sunnybrook Health Sciences Centre. Rates are comparable with those reported in the literature for similar patients. The results of the present study provide reassurance that the regimen continues to be effective for lower-risk febrile neutropenic patients.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».