Technical Challenges When Performing Ultrasound‐Guided Peripheral Intravenous Placement in Children
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound (US) guidance has become an essential skill for peripheral intravenous (PIV) placement in children. It may be used as a primary approach or as a rescue technique after failed attempts, particularly in children with difficult intravenous access (DiVA). An increasing amount of literature shows the benefit of using US guidance for PIV placement in children with DiVA. With more consistent availability of US machines across many institutions, their use for PIV placement is becoming commonplace, with several types of clinicians performing the procedure. Novice proceduralists and those in training may encounter technical challenges that may impede successful PIV cannulation. Having strategies to avoid, troubleshoot, and overcome technical challenges is essential for improving the technique of US guidance for PIV access. The purpose of this review was to summarize the literature around the most common technical challenges that arise when performing US-guided PIV placement in children and practical strategies that may improve cannulation success. We also highlight US-guided PIV placement considerations specific to special populations, including premature neonates, pediatric burns, epidermolysis bullosa, and those receiving bleomycin sclerotherapy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».