Successful Management of a Rare Incidence of Potassium Chloride Extravasation in a Dog Receiving Intermittent Hemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To ensure the safe administration of intravenous potassium chloride in patients with hypokalemia, emphasizing the prompt identification and management of extravasation to prevent serious complications. Presentation of Case: A 08 year-old male Labrador Retriever was presented with a 4-day history of anorexia, lethargy, severe vomiting, abdominal pain, weight loss, polyuria, polydipsia, and melena. Based on clinical findings and diagnostic evaluations, the dog was diagnosed acute kidney injury (AKI) and managed using intermittent hemodialysis (IHD). Following the first session of hemodialysis, the patient developed hypokalemia, and a constant rate infusion (CRI) of potassium chloride (Kcl) was initiated to correct the electrolyte imbalance. However, due to dislodgement of the intravenous cannula, a portion of the potassium chloride was inadvertently administered subcutaneously. This led to extensive swelling of the left hind-limb, indicative of extravasation. To manage the localized tissue reaction and minimize further damage, diluted lignocaine in normal saline was administered subcutaneously over the affected area. Discussion: Extravasation of potassium chloride is a serious complication that can result in localized tissue necrosis and significant damage to surrounding structures. In this case, inadequate monitoring of the intravenous site led to the accidental subcutaneous administration of potassium chloride, causing soft tissue swelling and a risk of necrosis. Conclusion: This incident underscores the critical importance of vigilant observation during intravenous infusions, especially when administering irritant solutions like potassium chloride. To prevent such occurrences, it is essential to implement strict monitoring protocols and ensure that all clinical staff is adequately trained in the safe handling and administration of intravenous medications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».