Management of Invasive Fungal Disease in Neonates and Children
Notice bibliographique
Résumé
Invasive fungal diseases (IFD) are an important cause of morbidity and mortality in premature neonates and immunocompromised pediatric patients. Their diagnostic and therapeutic management remains a challenge. A nationwide survey was conducted among 13 of the largest pediatric units in the United Kingdom, to obtain insight in the current management of IFD in neonates and children. All responding centers were tertiary teaching centers. The use of fungal diagnostic tools and imaging modalities varied among centers. Antifungal prophylaxis was prescribed in most centers for extreme-low birth weight (LBW) infants and high-risk hemato-oncologic patients, but with a huge variety in antifungals given. An empirical treatment was favored by most centers in case of febrile neutropenia. First line therapy for candidemia consists of either fluconazole or liposomal amphotericin B, with voriconazole being first-line therapy for invasive aspergillosis. Disseminated invasive aspergillosis was most often mentioned as a reason to prescribe combination antifungal therapy. In conclusion, this survey reinforces the fact that there are still important aspects in the management of pediatric IFD which should ideally be addressed in pediatric clinical trials. Attention needs to be given the knowledge gaps as observed in the results of our survey to optimize the management of IFD in children and neonates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».