Management of fever and neutropenia in paediatric cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Fever and neutropenia is the most common complication in the treatment of childhood cancer. This review will summarize recent publications that focus on improving the management of this condition as well as those that seek to optimize translational research efforts. RECENT FINDINGS: A number of clinical decision rules are available to assist in the identification of low-risk fever and neutropenia however few have undergone external validation and formal impact analysis. Emerging evidence suggests acute fever and neutropenia management strategies should include time to antibiotic recommendations, and quality improvement initiatives have focused on eliminating barriers to early antibiotic administration. Despite reported increases in antimicrobial resistance, few studies have focused on the prediction, prevention, and optimal treatment of these infections and the effect on risk stratification remains unknown. A consensus guideline for paediatric fever and neutropenia research is now available and may help reduce some of the heterogeneity between studies that have previously limited the translation of evidence into clinical practice. SUMMARY: Risk stratification is recommended for children with cancer and fever and neutropenia. Further research is required to quantify the overall impact of this approach and to refine exactly which children will benefit from early antibiotic administration as well as modifications to empiric regimens to cover antibiotic-resistant organisms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».