Management and outcome of febrile neutropenia in admitted presumed immunocompetent patients with suspected viral illness
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Febrile neutropenia (FN) creates concern in paediatrics due to the risk of serious bacterial infections (SBI). Protocols with empiric antibiotics designed for hematology and oncology are often applied in healthy children with FN despite lower rates of SBI in this population. This study quantifies rates of infections in presumed immunocompetent children hospitalized with suspected viral illnesses and FN. Methods: This was a retrospective chart review of healthy children admitted to the Stollery Children's Hospital between 2007 and 2017 with fever, absolute neutrophil counts < 0.5 × 109/L, and viral symptoms. Primary outcomes were the incidence of SBI and bacterial pneumonia. Results: and one for Coryneforms, all considered contaminants. There were three urinary tract infections and two pneumonias. Eighty-three per cent of patients had normalization of neutrophil counts, with a median neutropenia duration of 3.2 months. Follow-up diagnoses included chronic benign neutropenia of childhood (N = 17) and three rheumatologic/autoimmune conditions (N = 3). Conclusion: Our results support previous findings of low rates of invasive bacterial infections in healthy children with FN. With an SBI rate of 3.1% and few patients found to have any pathologic etiology for their neutropenia, prospective studies would be valuable to evaluate the need for a practice change regarding antibiotic use in low-risk patients with suspected viral-induced neutropenia.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».