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Enregistrement W2043907862 · doi:10.1111/j.1365-2648.2004.03092.x

Preventing sciatic nerve injury from intramuscular injections: literature review

2004· review· en· W2043907862 sur OpenAlexaff
Sandra P. Small

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Nursing · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntramuscular injections and effects
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInjection siteIntramuscular injectionSciatic nerve injurySciatic nerveSurgeryIntensive care medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Injury to the sciatic nerve (SN) is a serious complication of intramuscular injection. AIM: The purpose of this paper was to identify factors associated with such iatrogenic injury in adults and measures that nurses may take to prevent it. METHOD: A review of the English language literature was undertaken to identify applicable research studies and determine the information that currently is being disseminated on relevant injection procedure. Legal databases were also searched for pertinent court decisions. DISCUSSION: The evidence is that injury to the SN is associated with use of the dorsogluteal (DG) site for injection. The choice of site for injection must be based on good clinical judgment, using the best evidence available and individualized assessment of the client. There is wide agreement in the literature that the ventrogluteal site is preferable. If the DG site is chosen, the nurse must have a full appreciation of the anatomy of the site and proximate anatomic structures, be able to accurately identify anatomic landmarks and site boundaries, and administer the injection with meticulous technique. Not only may SN injury resulting from erroneous injection cause client discomfort, morbidity and lasting disability, but it also provides the basis for nursing negligence suits. CONCLUSION: The research base for intramuscular injection is limited. Studies on various aspects of the procedure need to be carried out to provide support for clinical guidelines.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations125
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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