Clinical practice guideline‐inconsistent management of fever and neutropenia in pediatric oncology: A Children's Oncology Group study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The primary objective was to measure the proportion of episodes where care delivery was inconsistent with selected recommendations of a clinical practice guideline (CPG) on fever and neutropenia (FN) management. The influence of site size on CPG-inconsistent care delivery, and association between patient outcomes and CPG-inconsistent care were described. METHODS: This retrospective, multicenter study included patients less than 21 years old with cancer who were at high risk of poor FN outcomes and were previously enrolled to a Children's Oncology Group (COG) study at participating National Cancer Institute Community Oncology Research Program (NCORP) institutions from January 2014 through December 2015. Patients were randomly selected for chart review by participating sites from a COG-generated list. Care delivered in each episode was adjudicated (CPG-consistent or CPG-inconsistent) against each of five selected recommendations. RESULTS: A total of 107 patients from 22 sites, representing 157 FN episodes, were included. The most common CPG-inconsistent care delivered was omission of pulmonary computerized tomography in patients with persistent FN (60.3%). Of 74 episodes where assessment of four (episodes without persistent FN) or five (episodes with persistent FN) recommendations was possible, CPG-inconsistent care was delivered with respect to at least one recommendation in 63 (85%) episodes. Site size was not associated with CPG-inconsistent care delivery. No statistically significant association between CPG-inconsistent care and fever recurrence was observed. CONCLUSIONS: In this cohort of pediatric patients at high risk of poor FN outcomes, CPG-inconsistent care was common. Opportunities to optimize resource stewardship by boosting supportive care CPG implementation are highlighted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».