Interventions aiming to reduce time to antibiotics (TTA) in patients with fever and neutropenia during chemotherapy for cancer (FN), a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Multiple interventions have been developed aiming to reduce time to antibiotics (TTA) in patients with fever and neutropenia (FN) following chemotherapy for cancer. We evaluated their effect to reduce TTA and their impact on important clinical outcomes in a systematic review. METHODS: The search covered seven databases. Biases and quality of studies were assessed with the Risk of Bias in Non-randomized Studies of Interventions (ROBINS-I) tool. Interventions could be implemented in any setting and performed by any person included in the FN management. Absolute change of TTA was the primary outcome. Registration: PROSPERO (CRD42018092948). RESULTS: Six thousand two hundred ninety-six titles and abstracts were screened, 177 studies were retrieved and 30 studies were included. Risk of bias was moderate to serious in 28 studies and low in two studies. All but one study reported a reduction of TTA after the intervention. Various types of interventions were implemented; they most commonly aimed at professionals. Most of the studies made more than one single intervention. CONCLUSION: This review may help centers to identify their specific sources of delay and barriers to change and to define what intervention may be the best to apply. This review supports the assertion that TTA can be considered a measure of quality of care, emphasizes the importance of education and training, and describes the very different interventions which have effectively reduced TTA.
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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 | 0,012 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».