Optimizing peripheral intravenous catheter insertion: a structured ultrasound device selection and education program quality initiative for intensive care unit nurses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peripheral intravenous catheter (PIVC) failures remain common, hindering patient care. Ultrasound-guided PIVC (USG-PIVC) placement offers improved first-time and overall insertion success rates, reduced complications, and enhanced patient satisfaction. Yet, in our adult intensive care unit (ICU), most USG-PIVCs were placed by physicians, a skill that nursing staff could also benefit from acquiring. PURPOSE: Our aim was to select the most appropriate handheld ultrasound device and develop a comprehensive USG-PIVC nursing education program to improve PIVC success rates and enhance patient care. METHODS: This quality improvement initiative's literature review guided development of an education model and evaluation of three handheld ultrasound devices. Nurses received two hours of didactic training, two hours of classroom simulation, and supervised clinical practice. Outcomes were analyzed by the lead ICU clinical educator. RESULTS: Five ICU nurses performed 76 USG-PIVC placements with 70%-90% overall insertion success rates, ie within two attempts. The preferred of three ultrasound devices was selected for its highest success rate, portability, transducer probe, and screen integration lending to ease of use, quick start-up, and clinical support. Nurses were overwhelmingly positive about the education program, as evidenced by informal qualitative feedback collected at each end of session. CONCLUSION: Our comprehensive USG-PIVC insertion program empowers nurses to improve vascular access through a structured approach, combining online learning, simulation, and supervised clinical practice, with effective ultrasound technology selection. This approach provides other organizations with insight to equip nurses and leverage ultrasound technology toward meeting the 2024 Canadian Vascular Access Association guidelines' (in press) recommendations for ultrasound guidance and product selection.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».