123 Evaluation of a Unique Pediatric Nurse-Inserted PICC Program
Notice bibliographique
Résumé
Concerns regarding safety and success of bedside PICC insertions in the pediatric population initially precluded the development of a nurse-inserted PICC program at our pediatric centre. All PICCs were inserted by interventional radiologists (IRs) under fluoroscopic guidance. We initiated a new nurse-inserted PICC program which is a collaboration between PICC nurses and IR. Three nurses participated in the project. Patients who met pre-established selection criteria were selected. All insertions were performed using sterile technique on the fluoroscopy table with IRs available to support the PICC nurse. Veins were accessed visually or by palpation. Final tip position was confirmed in all cases with contrast and fluoroscopy. Additional fluoroscopy was only used if placement difficulties were encountered. All patients were followed prospectively. Ninety-nine patients aged 3–18 years (average 13.4) met the selection criteria. Two patients had a primary insertion by an IR. The remaining 97 patients underwent an insertion attempt by a nurse. Sixty-nine PICCs were successfully placed by a nurse (71.1%), fifteen (15.5%) required minor assistance from a radiologist and thirteen (13.4%) were inserted by a radiologist 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%). Post-insertion complications occurred in 27.8% of PICCs, and 13.4% required removal prior to the end of therapy. This novel pediatric nurse-inserted PICC program has a high safety profile, high success rate and low post-procedure complication rate.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».