Evaluation of a Unique, Nurse-Inserted, Peripherally Inserted Central Catheter Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Concerns regarding the safety and success of peripherally inserted central catheters (PICCs) placed at the bedside in the pediatric population initially precluded the development of a nurse-inserted PICC program at our pediatric center. Previously, all PICCs were inserted by interventional radiologists (IRs) with fluoroscopic guidance. A new nurse-inserted PICC program was initiated with collaboration between PICC nurses and IRs. METHODS: Three nurses participated in the project. Patients who met preestablished selection criteria were approached. All insertions were performed with sterile technique on the fluoroscopy table, with IRs available to support the PICC nurse. Veins were accessed visually or through palpation. Final tip position was confirmed in all cases with contrast material administration and fluoroscopy. Additional fluoroscopy was performed only if placement difficulties were encountered. All patients were monitored prospectively. RESULTS: Ninety-nine patients (age: 3-18 years; average age: 13.6 years) met the selection criteria. Two patients underwent primary insertion by an IR. The remaining 97 patients underwent an insertion attempt by a nurse. Sixty-nine PICCs (71.1%) were placed successfully by a nurse, 15 (15.5%) required minor assistance from an IR, and 13 (13.4%) were inserted by an IR after an unsuccessful nurse attempt. No insertion complications were noted. Insertion difficulties included difficulty advancing the catheter (19.6%), difficulty cannulating the vein (6.2%), and tip malposition (2.1%). Postinsertion complications occurred for 27.8% of PICCs, and 13.4% required removal before the end of therapy. CONCLUSION: This novel, pediatric nurse-inserted PICC program has a good safety profile, high success rate, and low postprocedural complication rate.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».