Pre-operative peripheral intravenous cannula insertion failure at the first attempt in adults: Development of the VENSCORE predictive scale and identification of risk factors
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: Our objective was to develop a clinical scale (the VENSCORE) to predict pre-operative peripheral intravenous cannula (PIVC) insertion failure at the first attempt in adults. DESIGN: This was a prospective multicenter cohort study that included internal validation with bootstrapping. SETTING: The operating rooms of 14 hospitals in southern France from June 2016 to June 2018. PATIENTS: Consecutive adult patients aged 18 years or older were recruited upon arrival to the operating room, regardless of American Society of Anaesthesiology (ASA) physical status. INTERVENTIONS: PIVC insertion on arrival to the OR. MEASUREMENTS: PIVC insertion failure at the first attempt was the outcome of interest. Data collected included the number of PIVC insertion attempts and potential predictors of the risk of failure (including pre-operative patient characteristics and data relative to the procedure). Uni- and multivariable logistic analyses were performed. Based on these results, the VENSCORE scale was developed to predict the risk of failure of the first PIVC insertion. MAIN RESULTS: In total, 3394 patients were included, and 27 were excluded because of protocol violations. The PIVC insertion failure rate at the first attempt was 20.3%. Based on multivariable analysis, a history of difficult PIVC insertions, high-risk surgery, poor vein visibility, and moderate to poor vein palpability were identified as risk factors for insertion failure at the first attempt. The area under the curve of the predictive model was 0.82 (95% confidence interval: 0.80-0.84). A VENSCORE value of 0 points was associated with a failure rate of 7%, versus 97% for a score of 6. CONCLUSIONS: The four-item VENSCORE scale could be useful for prospectively identifying adults at risk of first PIVC insertion attempt failure.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».