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Enregistrement W4397043602 · doi:10.1101/2024.05.16.24307340

A qualitative study of emergency nurses’ perspectives on intranasal ketamine for procedural sedation in children

2024· preprint· en· W4397043602 sur OpenAlexaffabout
David Wonnacott, Shannon D. Scott, Rachel Flynn, Samina Ali, Everly Van Der Vaart, Naveen Poonai

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Sedative Agents
Établissements canadiensChildren’s Health Research InstituteLondon Health Sciences CentreWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of AlbertaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKetamineSedationNasal administrationAnesthesiaMedicinePsychologyPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Purpose There is mounting evidence supporting a role for intranasal (IN) ketamine for procedural sedation in children due to its less invasive delivery. Drug administration and monitoring is largely performed by nurses and clinical uptake requires understanding their perceptions. We explored nursing perspectives of IN ketamine for procedural sedation in children to understand facilitators and barriers and inform institutional guidelines. Design and Methods From January to February, 2018, we conducted 2 focus groups with 8 registered nurses in a Canadian tertiary care paediatric ED. Following professional transcription, data were analyzed using an inductive qualitative approach. Results Seven of 8 participants had experience administering IN ketamine to children for procedural sedation. Nurses perceived that IN ketamine had the potential to reduce children’s distress and improve nursing resource use. Perceived barriers included: 1) uncertainty regarding sedation effectiveness and incorporation into institutional sedation protocols, 2) perceptions that IN ketamine produced a relatively lighter, slower-onset, and less titratable sedation, and 3) healthcare providers’ lack of familiarity with IN ketamine and reluctance to change their current approach to sedation. Conclusions We identified barriers to adoption of IN ketamine such as uncertainty regarding its pharmacodynamic properties, safety, and impact on workflow, along with facilitators such as fewer adverse events and nursing resources, and less procedural distress for children. Practice Implications Provider education should focus on IN ketamine’s pharmacodynamic properties and development of institutional sedation guidelines that define indications for use, support engagement of child life specialists, and operationalize the type and duration of monitoring requirements. CLINICIAN’S CAPSULE What is known about the topic? Intranasal ketamine is an emerging agent for procedural sedation and analgesia in the emergency department due to ease of administration. What did this study ask? What are paediatric nurses’ perspectives on intranasal ketamine for procedural sedation among children in the emergency department? What did this study find? Nurses identified advantages to intranasal ketamine but expressed considerable uncertainty regarding its pharmacodynamic properties and its incorporation into clinical practice. Why does this study matter to clinicians? Provider education may overcome some uncertainty and should focus on intranasal ketamine’s pharmacodynamic properties and incorporation into institutional sedation protocols. Meetings Pediatric Academic Societies (Baltimore, Maryland, April 30, 2019); Canadian Association of Emergency Physicians (Halifax, Nova Scotia, May 29, 2019); Canadian Paediatric Society (Toronto, Ontario, June 7, 2019)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,008
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,358 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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