Appropriateness of peripherally inserted central catheter use among general medical inpatients: an observational study using routinely collected data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peripherally inserted central catheters (PICC) are among the most commonly used medical devices in hospital. This study sought to determine the appropriateness of inpatient PICC use in general medicine at five academic hospitals in Toronto, Ontario, Canada, based on the Michigan Appropriateness Guide for Intravenous Catheters (MAGIC). METHODS: This was a retrospective, cross-sectional study of general internal medicine patients discharged between 1 April 2010 and 31 March 2015 who received a PICC during hospitalisation. The primary outcomes were the proportions of appropriate and inappropriate inpatient PICC use based on MAGIC recommendations. Hospital administrative data and electronic clinical data were used to determine appropriateness of each PICC placement. Multivariable regression models were fit to explore patient predictors of inappropriate use. RESULTS: Among 3479 PICC placements, 1848 (53%, 95% CI 51% to 55%) were appropriate, 573 (16%, 95% CI 15% to 18%) were inappropriate and 1058 (30%, 95% CI 29% to 32%) were of uncertain appropriateness. The proportion of appropriate and inappropriate PICCs ranged from 44% to 61% (p<0.001) and 13% to 21% (p<0.001) across hospitals, respectively. The most common reasons for inappropriate PICC use were placement in patients with advanced chronic kidney disease (n=500, 14%) and use for fewer than 15 days in patients who are critically ill (n=53), which represented 14% of all PICC placements in the intensive care unit. Patients who were older, female, had a Charlson Comorbidity Index score greater than 0 and more severe illness based on the Laboratory-based Acute Physiology Score were more likely to receive an inappropriate PICC. CONCLUSIONS: Clinical practice recommendations can be operationalised into measurable domains to estimate the appropriateness of PICC insertions using routinely collected hospital data. Inappropriate PICC use was common and varied substantially across hospitals in this study, suggesting that there are important opportunities to improve care.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».