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Enregistrement W4385094034 · doi:10.1093/pch/pxac127

Management of febrile neutropenia in immunocompetent children and youth

2023· article· en· W4385094034 sur OpenAlexafffund
Marie-Pier Lirette, Nicola Wright, Evelyne D Trottier, Carolyn E Beck

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensCanadian Paediatric Society
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick Children
Mots-clésMedicineNeutropeniaFebrile neutropeniaAbsolute neutrophil countComplete blood countBlood countPediatricsAntibioticsIntensive care medicineImmunologyInternal medicineChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Febrile neutropenia is a common clinical presentation in children that can be associated with invasive bacterial infection (IBI). However, in otherwise healthy children and youth with fever and neutropenia, the risk for IBI is low, with most cases being caused by viral infections. Well-appearing, non-oncologic, and presumed immunocompetent children aged 6 months to 18 years experiencing a first episode of neutropenia, with no additional risk factors, typically do not require empiric antibiotics. However, a thorough assessment, including complete history and physical exam, is indicated, and a blood culture should be performed when the absolute neutrophil count is <0.5 × 109/L. Close follow-up, a repeat complete blood count, and strong anticipatory guidance are recommended.

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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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