The Michigan Appropriateness Guide for Intravenous Catheters (MAGIC): Results From a Multispecialty Panel Using the RAND/UCLA Appropriateness Method
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Use of peripherally inserted central catheters (PICCs) has grown substantially in recent years. Increasing use has led to the realization that PICCs are associated with important complications, including thrombosis and infection. Moreover, some PICCs may not be placed for clinically valid reasons. Defining appropriate indications for insertion, maintenance, and care of PICCs is thus important for patient safety. An international panel was convened that applied the RAND/UCLA Appropriateness Method to develop criteria for use of PICCs. After systematic reviews of the literature, scenarios related to PICC use, care, and maintenance were developed according to patient population (for example, general hospitalized, critically ill, cancer, kidney disease), indication for insertion (infusion of peripherally compatible infusates vs. vesicants), and duration of use (≤5 days, 6 to 14 days, 15 to 30 days, or ≥31 days). Within each scenario, appropriateness of PICC use was compared with that of other venous access devices. After review of 665 scenarios, 253 (38%) were rated as appropriate, 124 (19%) as neutral/uncertain, and 288 (43%) as inappropriate. For peripherally compatible infusions, PICC use was rated as inappropriate when the proposed duration of use was 5 or fewer days. Midline catheters and ultrasonography-guided peripheral intravenous catheters were preferred to PICCs for use between 6 and 14 days. In critically ill patients, nontunneled central venous catheters were preferred over PICCs when 14 or fewer days of use were likely. In patients with cancer, PICCs were rated as appropriate for irritant or vesicant infusion, regardless of duration. The panel of experts used a validated method to develop appropriate indications for PICC use across patient populations. These criteria can be used to improve care, inform quality improvement efforts, and advance the safety of medical patients.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle