Variations in non-pharmacological anti-infective measures in childhood leukemia - results of an international survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Standardization in clinical practice may lead to improved outcomes. Unfortunately, little is known about the variability of non-pharmacological anti-infective measures in children with cancer. DESIGN AND METHODS: A web-based survey assessed institutional recommendations regarding restrictions of social contacts, pets and food and instructions on wearing face masks in public for children with standard- risk acute lymphoblastic leukemia and acute myeloid leukemia during intensive chemotherapy. RESULTS: A total of 336 institutions in 27 countries responded to the survey (range, 1-76 institutions per country; overall response rate 61%). Most institutions recommend that patients with acute myeloid leukemia avoid indoor public places and daycare, kindergarten and school, whereas recommendations for patients with acute lymphoblastic leukemia differ considerably by institution. In terms of restrictions related to pets, there was a wide variability between institutions for both acute lymphoblastic and acute myeloid leukemia patients. Most, but not all institutions do not allow children with either acute lymphoblastic or acute myeloid leukemia to eat raw meat, raw seafood or unpasteurized milk. Whereas most institutions do not routinely recommend that patients with acute lymphoblastic leukemia wear face masks in public, advice on this matter varies for patients with acute myeloid leukemia. CONCLUSIONS: The survey demonstrates that there is a wide variation in recommendations on non-pharmacological anti-infective measures between different institutions, countries and continents. This information may be used to encourage harmonization of supportive care practices and future clinical trials.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».