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Enregistrement W2761472969 · doi:10.1093/pch/19.6.e35-14

14: Severe Neutropenia with Fever in Previously Healthy Children: Do they all Need Broad-Spectrum Antibiotics?

2014· article· en· W2761472969 sur OpenAlexaff
Jade Hindié, Yves Pastore, U‐P Nguyen, Barbara Cummins-McManus, Bruce Tapiéro, C Hervouet-Zeiber

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBlood disorders and treatments
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeutropeniaAbsolute neutrophil countPneumoniaFebrile neutropeniaPediatricsIncidence (geometry)Emergency departmentRetrospective cohort studyInternal medicineAntibioticsSurgeryChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previously healthy children often present to the emergency room with fever. When complete blood count shows isolated neutropenia, these patients are often hospitalised and treated with broad-spectrum antibiotics. This approach for patients with febrile neutropenia (FN) is a clear standard of care recommended by various guidelines. However, such recommendations are based upon studies on chemotherapy and cancer-related neutropenia. Whether these recommendations are applicable to children with non-oncological neutropenia, including viral-induced or benign neutropenia, remains poorly studied. Our objective was to describe the outcomes of children with fever and de-novo neutropenia. Through a six-year (April 1, 2005 to March 31, 2011) retrospective cohort study at a tertiary pediatric hospital, we reviewed the outcomes of patients who presented to the emergency room with non-oncological, isolated severe FN (absolute neutrophil count (ANC) ≤0.5×109/L, and temperature >38.5°C). All patients with prior history of cancer, chemotherapy, bone marrow transplant, known neutropenia and children <3 months of age were excluded from this study. Forty-seven children, median age of 1.1 years (range 0.3 to 6.1), were included in this study. Median ANC on admission was 0.2×109/L. Seasonal variation with higher incidence in fall and spring was observed. Broad-spectrum antibiotics were given in 91.4% of cases. Six patients had suspected bacterial infections: three (6.4%) had a urinary tract infection, one (2.1%) had pneumonia, and one (2.1%) had a peritonsillar abscess. Only one patient had a severe presentation with a rapidly controlled compensated shock and the outcome was favourable. Although an external ear canal culture revealed pseudomonas aeruginosa, blood, CSF and urine cultures remained negative for this patient. The vast majority of patients, 37 children (78.7%), received a final diagnosis of probable viral infection and four patients (8.5%) had a discharge diagnosis of FN (unspecified cause). All patients had favourable outcomes with a median hospital stay of three days. None had positive blood cultures. In this study, the rate of severe bacterial infections in children with non-oncological FN is low, contrasting with a rate of 10% to 20% of documented bacteremia, and a up to 45% of invasive infections in oncology patients. Well-appearing children with non-oncological FN may not require intravenous antibiotics or hospitalisation, but should be closely followed. Physicians could therefore rely on the presence of other clinical findings such as patient appearance and possible source for bacterial infection in order to make such a decision. The safety of such an approach warrants further prospective studies.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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