Barriers and facilitators to vascular access point‐of‐care ultrasound in haemodialysis: An international survey of haemodialysis clinicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Utilising point-of-care ultrasound for assessment and cannulation of vascular access in people receiving haemodialysis has shown positive clinical results. Nonetheless, there is variation in how renal health care professionals worldwide embrace this method, and there's a lack of research on the factors that promote or hinder its adoption. OBJECTIVES: To explore regional differences, and barriers and facilitators, to the use of point-of-care ultrasound for assessment and cannulation of vascular access in haemodialysis. DESIGN: Exploratory descriptive cross-sectional web-based survey. PARTICIPANTS: Healthcare clinicians working in haemodialysis responsible for cannulation of arteriovenous fistula or grafts. RESULTS: The survey was completed by 645 health care clinicians from 38 countries. 75% to 93% of respondents from Australia/New Zealand, Canada, Europe and United Kingdom/Ireland reported access to ultrasound, compared to 26% (n = 43/167) from the United States. United States respondent's reported lower levels of ultrasound training than other regions. Facilitators for using ultrasound were: the availability of ultrasound training (87%, n = 558), to reduce miscannulations (76%, n = 255/336) and to improve patient outcomes (73%, n = 246/336). Point-of-care ultrasound barriers were lack of access to ultrasound education (82%, n = 196/239), lack of ultrasound machines (33%, n = 212/645) or believing that ultrasound was someone else's role (38%, n = 29/86). CONCLUSIONS: This study revealed national and regional differences related to haemodialysis point-of-care ultrasound. Understanding the regions requiring more education and implementation of ultrasound and what motivates staff, or deters from using ultrasound, is crucial for effectiveness of future implementation and workplace change initiatives.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».