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Enregistrement W1999139232 · doi:10.1097/mop.0b013e32834c4b12

Advances in management of low-risk febrile neutropenia

2011· review· en· W1999139232 sur OpenAlexafffund
Oliver Teuffel, Lillian Sung

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pediatrics · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensSickKids FoundationInstitute for Clinical Evaluative SciencesHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineFebrile neutropeniaIntensive care medicineAmbulatoryAmbulatory careNeutropeniaInpatient careHealth careInternal medicineChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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