“Low-Risk” Prediction Rule for Pediatric Oncology Patients Presenting With Fever and Neutropenia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To prospectively derive and validate a clinical prediction rule to allow a more tailored approach to the management of pediatric oncology outpatients presenting with fever and neutropenia. PATIENTS AND METHODS: The clinical prediction rule was derived over a 1-year period and then validated over the following 8 months in a new set of fever and neutropenia episodes. Patients were excluded if they presented with comorbidity or an abnormal chest x-ray (CXR). RESULTS: Significant bacterial infection (SBI; defined as any blood or urine culture positive for bacteria, interstitial or lobar consolidation on CXR, or unexpected death from infection) was documented in 43 of the 227 episodes. Multivariate analysis found four significant factors: bone marrow disease, general appearance unwell on initial examination, monocyte count less than 0.1 x 10(9)/L, and peak oral or oral equivalent temperature greater than 39 degrees C. Only the monocyte count contributed to determining a low-risk group, excluding SBI with 84% sensitivity (95% confidence interval [CI], 61% to 100%), 42% specificity (95% CI, 38% to 46%), and a negative predictive value of 92% (95% CI, 76% to 100%). If the monocyte count was >/= 0.1 x 10(9)/L at the time of presentation (low risk), the incidences of SBI and bacteremia were 8% and 5%, respectively, versus 25% and 17% in the high-risk group. When validated in a new population of 136 episodes of fever and neutropenia, the incidences of SBI and bacteremia in the low-risk group were 12% and 5%, respectively, and 25% and 19% in the high-risk group. CONCLUSION: Pediatric oncology outpatients with fever and neutropenia who present with an initial monocyte count of >/= 0.1 x 10(9)/L and do not have comorbidity or an abnormal CXR at the time of presentation are at lower risk for SBI and can be considered for less aggressive initial therapy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle