MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3211111881 · doi:10.1093/pch/pxab061.106

133 Value-based care for healthy children with first episode of febrile neutropenia

2021· article· en· W3211111881 sur OpenAlexaff
Charlotte Grandjean-Blanchet, Stephanie Villeneuve, Carolyn E Beck, Michaela Cada, Daniel Rosenfield, Michelle Science, Michelle Fantauzzi, Sheila Butchart, Olivia Ostrow

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensUniversity of TorontoIzaak Walton Killam Health CentreHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFebrile neutropeniaEmergency departmentGuidelineNeutropeniaPediatricsPopulationIntensive care medicineEmergency medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Primary Subject area Emergency Medicine - Paediatric Background While the management of febrile neutropenia in patients with cancer has clear, evidence-based guidelines, the management of previously healthy, immunocompetent children with a febrile illness and first episode of neutropenia is less understood. These patients are often similarly treated with empiric antibiotics and hospitalization despite studies demonstrating that this population, if they are well-appearing with a short history of neutropenia, is at low risk of serious bacterial infections. Therefore, less aggressive management should be considered in patients meeting low risk criteria. Objectives The aim of our quality improvement (QI) study was to decrease the number of unnecessary hospitalizations and empiric antibiotics prescribed by 50% over a 12-month period for otherwise healthy, well appearing patients presenting to the emergency department (ED) with a first episode of febrile neutropenia. Design/Methods A team of stakeholders from Hematology, Infectious Disease, Pediatrics and Emergency Medicine was assembled. A review of the literature, peer institutions and local practices of managing febrile neutropenia in healthy children was performed. Using the Model for Improvement, a guideline for the management of healthy children with first episode of febrile neutropenia was developed and refined using PDSA cycles. In January 2020, the guideline was launched for clinical use in the ED. Education, targeted audit and feedback, pathway modifications, and reminders were used to address knowledge gaps and staff turnover. A family of measures was analyzed using run charts and statistical process control (SPC) methods. Results Eighteen months of baseline data identified nineteen low risk patients with 84% either hospitalized and/or received antibiotics. It was also uncovered that many patients were misdiagnosed with neutropenia by excluding bands from the absolute neutrophil count (ANC). After the first twelve months of the intervention, sixteen patients met low risk criteria. Hospitalization and/or antibiotics use for this population decreased to 25% and all blood cultures were negative. Recognition of true severe febrile neutropenia also improved. Forty-one patients had a neutrophil count < 0.5, but an ANC > 0.5. Hospitalization and/or antibiotics use for this population decreased from 52% to 10%. Conclusion Through a multi-faceted, multidisciplinary QI study, we improved resource stewardship and value-based care by reducing unnecessary hospitalizations and antibiotics in low risk patients with a first episode of febrile neutropenia. Next steps include iterations to the guideline to increase impact along with sustainability planning. This work can easily be adopted by other pediatric and community sites caring for children.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePaediatrics & Child HealthMême sujetNeutropenia and Cancer InfectionsTravaux en français237 207