Updated Systematic Review and Meta-Analysis of the Performance of Risk Prediction Rules in Children and Young People with Febrile Neutropenia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Febrile neutropenia is a common and potentially life-threatening complication of treatment for childhood cancer, which has increasingly been subject to targeted treatment based on clinical risk stratification. Our previous meta-analysis demonstrated 16 rules had been described and 2 of them subject to validation in more than one study. We aimed to advance our knowledge of evidence on the discriminatory ability and predictive accuracy of such risk stratification clinical decision rules (CDR) for children and young people with cancer by updating our systematic review. METHODS: The review was conducted in accordance with Centre for Reviews and Dissemination methods, searching multiple electronic databases, using two independent reviewers, formal critical appraisal with QUADAS and meta-analysis with random effects models where appropriate. It was registered with PROSPERO: CRD42011001685. RESULTS: We found 9 new publications describing a further 7 new CDR, and validations of 7 rules. Six CDR have now been subject to testing across more than two data sets. Most validations demonstrated the rule to be less efficient than when initially proposed; geographical differences appeared to be one explanation for this. CONCLUSION: The use of clinical decision rules will require local validation before widespread use. Considerable uncertainty remains over the most effective rule to use in each population, and an ongoing individual-patient-data meta-analysis should develop and test a more reliable CDR to improve stratification and optimise therapy. Despite current challenges, we believe it will be possible to define an internationally effective CDR to harmonise the treatment of children with febrile neutropenia.
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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 | 0,035 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».