Perfusionist removal of intra-aortic balloon pump catheters improves efficiency without an increase in complication rates
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The intra-aortic balloon pump (IABP) is one of the most utilized cardiac assist devices. Patients receiving IABP therapy are typically managed in high acuity clinical care areas with limited bed space and high demand. Our center instituted a certified clinical perfusionist (CCP) led initiative to remove IABP catheters in order to reduce IABP therapy time, hasten removal and improve efficiency. Methods The purpose of the study is to compare outcomes for IABP removal by a certified clinical perfusionist to a physician. The primary outcome measures were site hematoma score and limb related complications. A survey was submitted to bedside nurses, managers/patient care coordinators, CCP’s and physicians. The IABP quality assurance database was interrogated for the study. Results There were 350 patients eligible for inclusion. The cohort was well balanced between CCP ( n = 284) and physician ( n = 66) groups for patient demographics, indication, insertion specifics and type of medical intervention. The majority of patients had no bruise or hematoma with perfusionist ( n = 246, 87%) or physician ( n = 58, 88%) ( p = 0.78) removal. The physician group demonstrated a higher rate of grade 3 hematomas ( p = 0.03). There was no statistically significant difference between CCP and physician groups for limb complications and mortality. Survey results showed an improved efficiency in bed space allocation, physician workload and a decreased IABP support time. Conclusion There is no difference in limb complications between perfusionist and physician removal of IABP catheters. The survey demonstrate an improvement in resource allocation and efficiency. A perfusionist led IABP removal program can be done safely and may help improve program efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».