Best practice for deltoid intramuscular injections in older adults: Study in cadavers
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».