Antimicrobial prophylaxis in pediatric patients with leukemia: Reducing incidence of febrile neutropenia episodes and bloodborne infections
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionInfectious complications are a leading cause of morbidity and mortality in pediatric leukemia, particularly during intensive chemotherapy. Febrile neutropenia (FN), bacteremia, and fungemia are common and potentially life-threatening. This study evaluated the effectiveness of antimicrobial prophylaxis in preventing infectious complications in pediatric patients with leukemia.MethodsA retrospective, matched chart review was conducted involving 182 pediatric patients (aged 1-18 years) diagnosed with leukemia. Patients were stratified based on receipt of antimicrobial prophylaxis, Levofloxacin, Caspofungin, Fluconazole, or a combination (n = 40), versus no prophylaxis (n = 64). Primary outcomes included the number of FN episodes, bacteremia, and fungemia.ResultsPatients who received antimicrobial prophylaxis experienced significantly fewer FN episodes and bacteremia events compared to those who did not receive prophylaxis. No cases of increased antimicrobial resistance were observed in the prophylaxis group. Rates of fungemia were low in both groups.ConclusionsAntimicrobial prophylaxis during high-risk phases of chemotherapy is associated with reduced FN and bacteremia in pediatric leukemia patients. These findings support its implementation as a preventative strategy in HR patients to reduce infectious complications without increasing antimicrobial resistance.
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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 | 0,003 |
| 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 ».