Local anesthesia before intravenous cannula insertion: Recommendations for registered nurses in practice
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The purposes of this project were to educate registered nurses of the intradermal, pretreatment procedure; provide education on the hospital’s current IV therapy pretreatment policy; and increase the usage of intradermal, local anesthesia for cannulation for adult patients’ comfort level.Methods: A mixed method of nonexperimental descriptive pre- and post-survey was used. The data was collected from 48 registered nurses’ pre- and post-surveys indicating descriptive analysis. The descriptive analysis identified barriers as to why registered nurses were not using pretreatment prior to IV insertion. Results: The results revealed the majority of the participants (83%) were not aware of the hospital’s IV pretreatment policy of intradermal anesthesia with Lidocaine before IV insertion prior to the DNP project. Evidence indicated inconsistency in the use of pain management strategies during these procedures. The conclusions of this project provided an important overview of the barriers to change in clinical practice for registered nurses with IV skills.Conclusions: An improvement project educational program, such as an educational video on how to preform intradermal pretreatment to an IV site prior to IV insertion and utilization of a manikin IV arm for simulation practice, was developed and recommended to a nursing IV therapy practice for registered nurses. Local anesthetic, such as intradermal, should become standard practice for registered nurses regarding pretreatment for pain control prior to intravenous insertion.
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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 | 0,038 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».