Postoperative Fevers in Pediatric Solid Tumor Patients
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: It is unclear how aggressively postoperative fevers should be managed in immunosuppressed pediatric oncology patients after major surgery. Little data exists on this subject. Therefore, a retrospective study of patients treated at our center was undertaken to examine this. PURPOSES: (1) to describe the prevalence of fever and infection in postoperative pediatric solid tumor patients undergoing primary tumor resection, (2) to examine the risk factors that contribute to the development of postoperative infections, and (3) to describe the variation in practice in managing fevers. METHODS: Chart reviews were performed on patients diagnosed with a spectrum of tumor types from January 2000 to October 2005 who received preoperative chemotherapy, followed by tumor resection. RESULTS: Ninety-eight children met inclusion criteria and 73 (74%) developed fevers postoperatively; 14% of these had documented infections and 1 patient died from sepsis. Factors associated with increased risk of infection were a diagnosis of neuroblastoma (P=0.015), and surgery longer than 8 hours (P=0.059). The investigation and management of postoperative fevers varied in these patients. CONCLUSIONS: Postoperative fevers may be indicative of severe infection. We suggest that a standardized approach to the management of these patients, including prompt physical assessment, clinical investigations, and empiric antibiotic consideration is vital to minimize complications.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».