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Enregistrement W2282710654 · doi:10.1111/pace.12833

The Use of Ultrasound to Improve Axillary Vein Access and Minimize Complications during Pacemaker Implantation

2016· article· en· W2282710654 sur OpenAlexaff
Abdullah Esmaiel, JEREMY HASSAN, Fay Blenkhorn, Vartan Mardigyan

Notice bibliographique

RevuePacing and Clinical Electrophysiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAxillary veinVenous accessVenipunctureSurgeryPermanent pacemakerCardiac pacemakerVeinCardiologyThrombosisCatheter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Agency for Healthcare Research and Quality in the United States recommends the use of ultrasound (US) for central venous access to improve patient outcomes. However, in a recent publication, US is still underutilized for axillary vein access during pacemaker implantation. OBJECTIVE: We sought to describe a technique for US-guided axillary vein access during pacemaker implantation and to report complication rates and success rate. METHODS: Retrospective data collection included success rate and complications on all pacemaker implants by one operator since implementing the systematic use of US at our institution, from November 2012 to January 2015. For the last 59 cases, data were collected prospectively to include time of venous access and number of attempts. RESULTS: A total of 403 consecutive patients were included in the analysis. Two leads were implanted in 255 cases and one lead was implanted in 148 cases. The rate of successful US-guided access was 99.25%. There were no access-related complications. The average number of venipuncture attempts was 1.18 per patient. The average time to obtain venous access was 2.24 minutes including the time to apply the sterile US sleeve. CONCLUSION: The described technique has the potential to improve the success rate of axillary vein access and minimize complications during pacemaker implantation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,338 · 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 tête enseignante, 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

Citations44
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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