Advances in management of low-risk febrile neutropenia
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To describe and discuss the most recent advances in the management of low-risk febrile neutropenia in children with cancer. RECENT FINDINGS: Several risk stratification tools for children with febrile neutropenia have been developed, although none of these tools have been directly compared and few have been validated in independent populations. However, there is good evidence that, for pediatric patients with febrile neutropenia at low risk for severe infection, outpatient management is a well tolerated and efficacious alternative to inpatient care. Moreover, major progress has been made in obtaining and understanding perceived quality of life and preferences for outpatient management in pediatric cancer patients. Many parents prefer inpatient management although child quality of life is, in general, anticipated to be higher with outpatient intravenous therapy. Finally, outpatient strategies are more cost-effective as compared with traditional management in hospital. SUMMARY: Outpatient management is a well tolerated and cost-effective strategy for low-risk febrile neutropenia in children with cancer, although parental preferences are highly variable for outpatient versus inpatient management. Future research should examine the effectiveness of outpatient strategies through conduct of large cohort studies. Other future work could focus on development of decision aids and other tools to facilitate ambulatory approaches.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».