Peripheral intravenous cannulation decision-making in emergency settings: a qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Rates of unused ( ‘ idle’) peripheral intravenous catheters (PIVCs) are high but can vary per setting. Understanding factors that influence the decision-making of doctors, nurses and paramedics in the emergency setting regarding PIVC insertion, and what factors may modify their decision is essential to identify opportunities to reduce unnecessary cannulations and improve patient-centred outcomes. This study aimed to understand factors associated with clinicians’ decision-making on whether to insert or use a PIVC in the emergency care setting. Design A qualitative descriptive study using in-depth semistructured interviews and thematic analysis. Setting Gold Coast, Queensland, Australia, in a large tertiary level emergency department (ED) and local government ambulance service. Participants Participants recruited were ED clinicians (doctors, nurses) and paramedics who regularly insert PIVCs. Results From the 15 clinicians interviewed 4 key themes: knowledge and experience, complicated and multifactorial , convenience, anticipated patient clinical course, and several subthemes emerged relating to clinician decision-making across all disciplines. The first two themes focused on decision-making to gather data and evidence, such as knowledge and experience , and decisions being complicated and multifactorial . The remaining two themes related to the actions clinicians took such as convenience and anticipated patient clinical course . Conclusion The decision to insert a PIVC is more complicated than clinicians, administrators and policy-makers may realise. When explored, clinician decisions were multifaceted with many factors influencing the decision to insert a PIVC. In actual practice, clinicians routinely insert PIVCs in most patients as a learnt reflex with little cognitive input. When considering PIVC insertion, more time needs to be devoted to the awareness of: (1) decision-making in the context of the clinician’s own experience, (2) cognitive biases and (3) patient-centred factors. Such awareness will support an appropriate risk assessment which will benefit the patient, clinician and healthcare system.
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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 | 0,015 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».