Microbiology and Mortality of Pediatric Febrile Neutropenia in El Salvador
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Febrile neutropenia (FN) and infection-related mortality are major problems for children with cancer in low-income countries. Identifying predictors for adverse outcome of FN in low-income countries permits targeted interventions. We describe the nature and predictors of microbiologically documented infection (MDI) and mortality of FN in children with cancer in El Salvador. METHODS: We examined Salvadoran pediatric oncology patients admitted with FN over a 1-year period. Data were collected prospectively. Demographic, treatment, and admission-related variables were examined as predictors of outcomes. RESULTS: Hundred six FN episodes among 85 patients were included. Twenty-three of 106 episodes (22%) were microbiologically documented; 13 of 106 episodes (12%) resulted in death. Gram-positive and gram-negative organisms were isolated in 14 of 23 and 11 of 23 specimens; polymicrobial infections were common (11 of 23 episodes of MDI). Older age decreased the MDI risk [odds ratio (OR) per year=0.87, 95% confidence interval (CI), 0.75-0.99; P=0.04] while increasing number of days since the last chemotherapy increased the risk (OR=1.03 per day, 95% CI, 1.01-1.04; P=0.002). Pneumonia diagnosed either clinically (OR=6.6, 95% CI, 1.8-30.0; P=0.005) or radiographically (OR=5.5, 95% CI, 1.7-18.1; P=0.005) was the only predictor of mortality. CONCLUSIONS: In El Salvador, polymicrobial infections were common. Pneumonia at admission identified children with FN at high risk of death; these children may benefit from targeted interventions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».