Effectiveness of Antibiotic Regimens in Reducing White Blood Cell Count Within Three to Five Days in Febrile Leukocytosis Treated With Ambulatory Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the absence of sepsis, patients with fever and leukocytosis in the emergency department (ED) are often treated with ambulatory parenteral antibiotics at the physician's discretion. Identifying effective regimens for reducing white blood cell (WBC) count and improving clinical outcomes may support standardized ED care. Methods: This retrospective cohort included adult ED patients with fever and leukocytosis, but without sepsis, in whom basic investigation revealed no clear source of infection. Patients received one of three regimens: (A) single-day intravenous (IV) ceftriaxone followed by oral cefixime, (B) 3-day IV ceftriaxone followed by oral cefixime, or (C) 3-day IV ceftriaxone plus oral doxycycline from day 1. Demographics, baseline data, and laboratory results were collected. Follow-up assessments included WBC count and clinical improvement. Treatment probabilities were estimated with multinomial logistic regression, and stabilized inverse probability of treatment weighting (IPTW) were applied in weighted quantile regression. Results: (95% CI: -7.0 to -6.2) for regimen A. Differences were not significant (Wald test, P = 0.484), but graphical analysis suggested the steepest decline with regimen C. Conclusion: Though regimen C showed the steepest WBC decline and fewer failures, the study was markedly underpowered (< 10%). Larger multicenter studies are required to confirm these findings.
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 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 | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».