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Enregistrement W4417296795 · doi:10.1093/pch/pxaf116.035

35 Identifying and addressing improvement opportunities in the care of children with febrile neutropenia: a quality improvement initiative

2025· article· en· W4417296795 sur OpenAlexaffabout
Katherine Girgulis, Nicola Wright, Jennifer Thull‐Freedman, Mithili Mudalige

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality managementGuidelinePsychological interventionFebrile neutropeniaMultidisciplinary approachEmergency departmentPopulationHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Management of febrile neutropenia in previously healthy, presumed immunocompetent children varies. Overtreatment impacts the patients, families, and the healthcare system. With guidance from a Canadian Paediatric Society (CPS) Practice Point, most well-appearing children with an episode of febrile neutropenia can be managed with reduced exposure to antibiotics and close outpatient follow-up. Objectives The aim of this initiative was to safely reduce antibiotic use in this low-risk patient population presenting to the emergency department (ED). Design/Methods A multidisciplinary team designed a quality improvement (QI) initiative from July 2023 – July 2024. Treatment with antibiotics was classified as indicated or non-indicated according to guidance from the CPS Practice Point. Patient management from the year prior to guideline publication (baseline) was compared to the intervention period. Interventions involved guideline dissemination, provider education, and point of care tools to facilitate clinical decision-making and follow-up. Outcome measures included the proportion of children receiving antibiotics, hospital admission, and appropriate laboratory follow-up. Re-presentation to ED and missed serious bacterial infections (SBI) were monitored as balancing measures. Outcomes were evaluated using descriptive statistics and statistical process control (SPC) charts. Results Three hundred and ninety-eight (398) children with febrile neutropenia were included. The proportion of non-indicated antibiotics was 6.7% at baseline. Due to the low baseline use of non-indicated antibiotics, an SPC was used to detect special cause variation. Special cause was demonstrated with 97 consecutive cases occurring without error (non-indicated antibiotics). Following the occurrence of special cause variation until the end of the study, only 1.6% of children received non-indicated antibiotics. There was no increase in re-presentations to ED (9% vs 8%; p= 0.65) nor missed SBI (0% vs 0%). Influenza was prevalent during the intervention period, accounting for 71% of positive viral tests (n=64/90) in children with febrile neutropenia. Severe neutropenia resolved in 90% of evaluable children, with a median duration of 44 days. Four children had persistent neutropenia and were referred to Paediatric Hematology; all were diagnosed with benign or immune neutropenia. Conclusion QI methodology can facilitate the timely adoption of best practices to align local clinical care with new national guidelines. Implementation of the CPS recommendations allowed low-risk children with febrile neutropenia to avoid unnecessary antibiotic exposure and hospital admission. This work demonstrates an excellent opportunity for ED providers and paediatricians to reduce low-value treatment while simultaneously enhancing patient- and family-centered care.Figure 1.(A) P chart: Administration of non-indicated antibiotics in patients presenting to the Alberta Children’s Hospital ED with fever and neutropenia, presented as a proportion of the total patients per month. (B) G chart: Number of cases between errors (error = receipt of non-indicated antibiotics) among patients presenting to the Alberta Children’s Hospital ED with fever and neutropenia. The mean from the baseline period was used as the center line, with upper (UCL) and lower control limits (LCL) at 3-sigma above and below the mean.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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