A Meta-analysis of Antipseudomonal Penicillins and Cephalosporins in Pediatric Patients With Fever and Neutropenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antipseudomonal penicillins (APP) and antipseudomonal cephalosporins (APC) play important roles in the management of pediatric patients with fever and neutropenia (FN). Our primary objective was to describe the risk of treatment failure in children treated with an APP or APC as initial empiric therapy for FN. Our secondary objectives were to compare APP with APC and third- with fourth-generation APC as initial empiric therapy in this population. METHODS: We performed electronic searches of Ovid Medline, EMBASE, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials, limiting studies to prospective pediatric trials in FN in which at least 1 treatment arm consisted of an APP or APC antibiotic with or without an aminoglycoside. Data abstraction was conducted by 2 independent reviewers. RESULTS: From 7281 reviewed articles, 41 studies comprising 51 treatment regimens were included in the meta-analysis. Treatment failure, including antibiotic modification, occurred in 34% and 41% of patients treated with APP and APC monotherapy, respectively, and 41% and 33% of patients treated with APP- and APC-aminoglycoside combination therapy, respectively. There were no statistically significant differences in treatment failure including modification, mortality, or adverse events when comparing APP with APC monotherapy, APP with APC combination therapy, or third- with fourth-generation APC therapy. CONCLUSIONS: Our meta-analysis suggests that APP and APC monotherapy, as well as combination therapy with an aminoglycoside, are efficacious and safe therapeutic options for the empiric management of pediatric patients with FN. Specific antibiotic selection should be based on other important factors, such as cost, availability, and local epidemiologic and resistance patterns.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 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 ».