1551 Improving Safety of Vascular Catheter Insertion in High-Risk Newborns through Standardized Teaching
Notice bibliographique
Résumé
Background Umbilical and percutaneous central catheter placement in high-risk newborns are common NICU procedures with high complication rates, particularly when inserter experience varies. We developed, implemented and evaluated a standardized catheter insertion training program for NICU clinicians to improve patient safety. Methods Seventy-one clinicians were surveyed to assess learning needs. Using the results, a program that included a manual, didactic seminars, self-study electronic module, pocket cards and low-fidelity simulation for practice and feedback was developed. Effectiveness was assessed with pre- and post-training multiple choice knowledge tests and Xray quiz focused on recognition and management of catheter malposition, plus a post-training simulation performance test. Malposition of catheters inserted in the NICU was the primary outcome. Results Real-life practice and simulation were the highest rated teaching methods. Seventy-six clinicians completed at least one program component over 3 months. Post-training knowledge scores (65±11% vs 85±9%, n=65, mean±sd) and Xray scores(59±13% vs 69±16%, n=60) improved significantly compared to pre-training (p<0.01). Performance checklist score was 88±8%. Learner satisfaction was high. Catheter malposition rate decreased from 56% (n=292) to 36% (n=374) (p>0.05). Conclusions A standardized training program resulted in improved knowledge and recognition of catheter malposition but not a significant decrease in malposition rate in the NICU.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».