The practical integration of a hybrid model of ultrasound‐guided peripheral venous access in a large apheresis center
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Apheresis treatments require adequate venous access using peripheral intravenous (PIV) catheterization or central venous catheters (CVC). Ultrasound-guided PIV (USGPIV) can be used to decrease the need of CVC insertions for apheresis procedures. METHOD: A hybrid model of USGPIV and standard of care (SOC) for PIV access was developed. Nurses performed USGPIV on all patients considered for PIV access if felt SOC PIV access was not possible. Information was collected regarding nurses' confidence with access, number of attempts required, site of access, complications, and need for CVC. RESULTS: In all, 226 PIV access attempts were made during a 2-month period. All apheresis procedure types were represented. A total 65% were accessed by SOC and 35% by USGPIV. USGPIV was successful on first try on 90% draw/inlet access and 87% successful on first try on return access. Access above the antecubital fossa was required in 31% of USGPIV for draw/inlet veins, and 22% of return veins. Nurses' confidence with accessing PIV was increased by USGPIV, based on 7-point Likert scale assessments. During the recording period, 2/226 (0.9%) apheresis procedures required a CVC. In a separate cohort of only hematopoietic progenitor cell collections, CVC insertion was required in 44/238 (18.5%) patients, in 7 months prior to adoption of USGPIV and 5/152 (3.3%) patients in 7 months following adoption of USGPIV. CONCLUSION: A hybrid model of using SOC and USGPIV for PIV access for apheresis procedures resulted in decreased need for CVC access, high levels of successful initial access attempts, and increased nursing confidence in PIV access.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».