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Enregistrement W2951750465 · doi:10.5430/jnep.v9n9p92

Best practice for deltoid intramuscular injections in older adults: Study in cadavers

2019· article· en· W2951750465 sur OpenAlexafffundvenue
Kathleen M. Davidson, John E. A. Bertram

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntramuscular injections and effects
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésDeltoid curveMedicineDeltoid muscleIntramuscular injectionSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most injectable vaccines are administered via deltoid intramuscular injection (IMI). Nursing students are taught to perform deltoid IMI in their entry-to-practice education program. However, best practice evidence is lacking regarding specific techniques of deltoid IMI, and students are often taught what their instructor was taught in his/her own entry-to-practice (ETP) program. Nursing textbooks provide instructions and diagrams for how to perform deltoid IMI, but rarely cite underpinning empirical evidence. This study tested the injection techniques of bunching (squeezing) or flattening (stretching) the deltoid muscle before administering IMI using medical school donated cadavers. Flattening technique resulted in over-penetration of deltoid injections more than 85% of the time in these older adults, whereas nearly 80% of deltoid IMI are successful using bunching technique. Body mass index (BMI) and needle length are also crucial considerations when administering deltoid IMI. Nurses, and other health professionals who use deltoid IMI to administer vaccines to older adults, should determine the client’s body mass index to select the appropriate needle length. Based on these results, bunching technique is recommended. Flattening technique is not recommended for older adults with a BMI < 30.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,384 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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