Health System Impact of Emergency Department-based Vascular Access Program in Patients with Difficult Intravenous Access
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ultrasound guided (USG) peripheral intravenous (PIV) access is a vital use of point of care ultrasound (POCUS) that decreases time to access, reduces need for more invasive access, preserves vasculature, and improves patient experience. Objectives: We describe the impact of an Emergency Department (ED) based vascular access program with a specialized team of paramedics and emergency medical technicians (EMTs). This team is trained in USG PIV access to assist with patients that have difficult intravenous access (DIVA) both in the ED and throughout the academic medical center. Methods: This descriptive report details the implementation, development, and evolution of a highly skilled vascular access team trained in USG PIV placement at a single academic center. Under the guidance of ultrasound fellowship trained, board-certified Emergency Medicine (EM) ultrasound faculty, ED paramedics and EMTs are provided comprehensive training and oversight of USG PIV placement. Program description, patient selection, and billing capture are described. This report met Institutional Review Board exemption criteria as a descriptive quality improvement project. Conclusions: This report details the formation and maintenance of a highly skilled vascular access team. The team is comprised of paramedics and EMTs who have been trained in USG PIV placement allowing them to care for patients with DIVA. The evolution of this team has allowed the development of a tiered approach to vascular access and vascular preservation throughout the organization, benefitting both patients and hospital staff.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».