Présenter - Canadian Patient Safety Institute

HUMAIN CONTRE
MACHINE :
UNE NOUVELLE APPROCHE
POUR VÉRIFIER L’HYGIÈNE
DES MAINS
Jocelyn Srigley, MD, MSc, FRCPC
Administrateur, Prévention des infections, Provincial Health Services Authority (CB)
Médecin microbiologiste, BC Children’s & Women’s Hospital
5 mai 2015
Divulgation
• Aucun conflit d’intérêts
• Salaire reçu de AMMI Canada/Astellas
Post-Residency Fellowship
• Projet financé par des subventions de
Inforoute Santé du Canada, Health
Technology Exchange, Infonaut Inc. et
GOJO Industries Inc.
Objectifs
• Examiner les méthodes de suivi de
l’observance de l’hygiène des mains
• Présenter de nouvelles preuves démontrant
l’existence de l’effet Hawthorne dans le suivi
de l’observance de l’hygiène des mains
• Examiner les preuves de l’efficacité des
technologies de suivi de l’hygiène des mains
(TSHM)
• Discuter des implications de ces conclusions,
dont la déclaration publique des taux
d’hygiène des mains et l’utilisation des TSHM
Suivi de l’observance
de l’hygiène des mains
Mesurer l’observance de l’hygiène
des mains
• Améliorer l’observance de l’hygiène des mains (HM)
par les travailleurs de la santé (TS) est important pour
réduire les infections associées aux soins de santé
(IASS)
• Nous recommandons une approche
multidimensionnelle incluant de mesurer l’observance1
• Voici des options pour mesurer :2
– Observation directe
– Autodéclaration
– Utilisation des produits
– TSHM
1OMS,
2009. 2Boyce, 2011.
Observation directe
• Norme d’excellence
• Avantages
– C’est la seule méthode qui permet d’évaluer, toutes les fois
que l’HM est nécessaire
– C’est l’une des seules méthodes qui permettent d’évaluer la
technique d’HM
– Elle fournit des occasions d’éduquer
• Désavantages
– Elle demande beaucoup de personnel
– Elle ne permet d’évaluer que de petits échantillons
d’occasions d’HM
– Il peut être difficile d’obtenir parfaitement le même type
d’évaluation par des personnes différentes
– Elle amène des erreurs potentielles de mesure
2Boyce,
2011. 3Haas et coll., 2007.
Sources d’erreurs de mesure
• Jeu
• Biais
– Biais de l’observateur
• Les observateurs qui travaillent à l’unité
déclarent des taux d’observance plus élevés
que les autres observateurs4
– Biais de sélection
– Effet Hawthorne
4Dhar
et coll., 2010.
Une solution nouvelle?
• Technologies de suivi de l’hygiène des mains
(TSHM)
– Compteurs
– Systèmes de suivi électroniques, par
exemple système de localisation en temps
réel (SLTR) et identification par
radiofréquence (IRF)
– Surveillance vidéo
L’effet Hawthorne
L’effet Hawthorne
• Les personnes ont tendance à changer leur
comportement quand ils se savent observés3
• Études de Hawthorne initiales de 1924 à 19325,6
– Le concept n’a été mentionné qu’en 19507
• De nombreux auteurs se sont, depuis, interrogés sur
la présence réelle de l’effet Hawthorne dans les
études de Hawthorne initiales8
• Cependant, il est souvent tenu pour acquis que l’effet
Hawthorne joue un rôle dans les comportements liés à
l’HM
Haas et coll., 2007. Mayo, 1933. Roethlisberger et coll., 1939. Adair, 1984. Jones, 1992.
3
5
6
7
8
L’effet Hawthorne, mythe ou réalité?
• 17 études sur l’effet Hawthorne et l’HM
• 6 dans les toilettes publiques :
– 90 % contre 16 %9
– 77 % contre 39 %10
– 90 % contre 70 %11
– 91 % contre 55 %12
– 90 % contre 44 %13
– 79 % contre 73 %14
• 2 dans d’autres contextes hors du secteur de la santé
– Zoos,15 résidences16
• 9 sur le suivi de l’observance de l’HM en contexte hospitalier
9Pedersen
et coll., 1986. 10Munger et coll., 1989. 11Edwards et coll., 2002.
12Drankiewicz et coll., 2003. 13Nalbone et coll., 2005. 14Monk-Turner, et coll.,
2005. 16Erdozain et coll., 2013. 16Ram et coll., 2010.
Études de vérifications
intrahospitalières
•
•
•
20Tibballs,
L’observance de l’HM a augmenté quand les unités ont été avisées
comparativement aux fois où elles n’ont pas été avisées de l'imminence de la
vérification
– 9,1 % à 29,5 %20
– 29 % à 45 %21
– 47,4 % à 55,7 %22
Augmentation de l’observance de l’HM dans les unités à haut rendement avec
un vérificateur identifié, comparativement aux cas où le vérificateur n’était pas
identifié, mais aucune différence dans les unités à bas rendement23
Le taux d’observance mesuré par des étudiants en médecine (44, %) était
beaucoup plus bas que celui mesuré par les infirmières en prévention des
infections (74,4 %) et par les ambassadeurs de l’HM de l’unité
1996. 21Eckmanns et coll., 2006. 22Maury et coll., 2006. 23Kohli et
coll., 2009. 24Pan et coll., 2013.
Utiliser le suivi électronique pour
mesurer l’effet Hawthorne
• Étude pilote d’un SLTR
• Observance de l’HM de 88,9 % pendant
les vérifications, comparativement à un
taux total de 31,5 % pour l’ensemble de
la période de vérifications
• Limite imposée par le petit échantillon et
le manque de contrôle des facteurs
parasites
25Cheng
et coll., 2011.
Résumé de la littérature
• Des preuves indiquent l’existence d’un
effet Hawthorne relativement à
l’observance de l’HM, mais les études
comportent des limites importantes
• On en sait peu sur les limites spatiales
et temporelles de l’effet Hawthorne et les
facteurs de modification qui pourraient
jouer un rôle
Objectif de l’étude
• Déterminer l’ampleur de l’effet
Hawthorne par rapport au suivi de
l’observance de l’HM à l’aide d’un
système de suivi électronique
Système de suivi électronique
• Le SLTR a été présent dans deux unités de
transplantation d’organes multiples de juillet
2012 à mars 2013
• Il a généré des données de localisation en
temps réel de manière continue au moyen de
dispositifs à ultrason portés par le personnel
et les patients
• Il a mesuré chaque utilisation de désinfectant
pour les mains à base d’alcool (DMBA) et des
distributeurs de savon
Dispositifs à ultrason
portés par le personnel et
les patients et installés sur
les équipements.
Les dispositifs envoient des
données sur la localisation
toutes les quelques secondes
par un réseau sans fil.
Plan d’étage de l’unité
Conception de l’étude
•
•
•
•
Étude de cohorte rétrospective
Cohorte = distributeurs aux deux unités
Exposition = présence d’un vérificateur
Résultat = taux des événements d’HM
(nombre de distributions par distributeur
par heure)
Collecte des données
• Les vérificateurs portaient des dispositifs pour suivre le temps
exact de vérification et leur emplacement dans les unités
 Les vérificateurs ne connaissaient pas les hypothèses à
l’étude et ont mené les vérifications de manière usuelle et
conforme au programme Lavez-vous les mains
• Les vérifications ont eu lieu 1 ou 2 fois par mois dans chaque
unité, et ce, de novembre 2012 à mars 2013
• Le nombre de distributions a été déterminé pour les endroits
visibles des vérificateurs, lesquels se trouvaient à un endroit
donné pendant au moins 5 minutes
 Pour les distributeurs dans les chambres et couloirs, on a
compté séparément
• Le compte a été converti en taux d’événements par distributeur
par heure
Comparaisons
• Secteur de l’unité non visible du vérificateur au même
moment pendant la vérification
– Contrôle des facteurs parasites en lien avec le
moment
• Même secteur où allait se trouver le vérificateur, 1, 2
et 3 semaines avant la vérification
– Contrôle des facteurs parasites en lien avec le lieu
• Même secteur où allait se trouver le vérificateur, 5
minutes avant l’arrivée du vérificateur
– Biais de causalité inversée
Résultats: Comparaison des lieux
4
3.5
3
Événements 2.5
par
2
distributeur
par heure 1.5
Auditor
Other Area
1
0.5
0
Out*
*p=0.001 **p=0.008
In
Total**
Résultats: Comparaison du moment
4
3.5
3
Événements 2.5
par
2
distributeur
par heure 1.5
Auditor
1 Week Prior
1
0.5
0
Out*
*p<0.001
In
Total*
Résultats: Avant l’arrivée du
vérificateur
4
3.5
3
Événements 2.5
par
2
distributeur
par heure 1.5
Auditor
Prior to Arrival
1
0.5
0
Out*
*p=0.009 **p=0.003
In
Total**
Résumé des résultats
• Le taux d’événements d’HM est ~3 fois plus élevé
quand le vérificateur peut voir, comparativement
aux autres endroits au même moment et au
même endroit durant les semaines précédentes
– L’effet a été observé uniquement pour les
distributeurs des couloirs, où le vérificateur
était visible, et non dans les chambres des
patients
– L’augmentation du taux d’événements est
consécutive à l’arrivée du vérificateur et non
avant
Limites
• Étude d’observation, donc on ne peut indiquer la causalité
• Mesure des événements d’HM et non de l’observance par les TS
– Pour obtenir un dénominateur, il aurait fallu que tous les TS
portent un dispositif à ultrason
• Des TS ou visiteurs ne portant pas un dispositif à ultrason ont pu
générer des événements d’HM
• Le système lui-même a pu produire un effet Hawthorne
• Étude menée sur un nombre relativement restreint d’observations
dans des unités de transplantation d’organes multiples
Efficacité des TSHM
La technologie est-elle la solution?
• Validité
– Avec quelle exactitude les systèmes de surveillance
électronique ou vidéo (SSE ou SSV) mesurent-ils
l’observance de HM?
– Données limitées
• Efficacité
– Les SSE et SSV entraînent-ils des améliorations dans
l’observance de l’HM?
– Mécanismes potentiels
• Rétroaction
• Rappels en temps réel
• Effet Hawthorne amplifié
Objectifs de l’étude
• Déterminer si les TSHM augmentent l’observance de
l’HM par les TS constatée de visu comparativement
aux soins habituels
• Déterminer si les TSHM réduisent l’incidence des
IASS ou si elles améliorent d’autres mesures de
l’observance de l’HM, dont :
– Fréquence de l’HM
– Volume de savon et de DMBA utilisé
– Observance, comme définie par la TSHM [soit
l’observance définie par le système (ODS)]
Méthodes
•
•
•
•
26Moher
Examen systématique conformément aux lignes directrices
PRISMA26
Recherches dans des bases de données nombreuses, du début
jusqu’au 31 décembre 2013
Crtières d’inclusion
– Études expérimentales et quasi expérimentales de TSHM
menées dans les soins de courte et de longue durée mesurant
l’HM et (ou) l’incidence d’IASS
– Exclusion si la TSHM était présente seulement pour évaluer une
autre intervention ou si l’étude portait sur l’HM aux entrées de
l’hôpital, des unités ou de la salle d’opération
– Études revues par les pairs, publiées en anglais
Toutes les étapes de sélection, d’extraction des données et
d’évaluation des risques de biais27,28,29 ont été exécutées de
manière indépendante par deux auteurs
et coll., 2009. 27Higgins et coll., 2011. 28Harris et coll., 2004.
29Schweizer et coll., 2014.
Résultats de la recherche
Rappels sans rétroaction
Auteur,
année
Concept Lieu de
de l’étude l'étude
Swoboda,
200430
Étude
avantaprès test
Ventkatesh, Étude
200831
avantaprès test
Population
Unité de soins Tous les
courants
TS et
visiteurs
Unité
Tous les
d’hématologie TS et
visiteurs
Type de Événem Suivi des
TSHM ents
déplaceme
suivis
nts
SSE
DMBA Sortie
+ savon chambre
SSE
DMBA
Rétroacti Rappels en
on
TR
Résultats
cliniques
Définition de Résultats de
l'observance l’étude
Non
ODS, taux
d'infection
nosocomiale
Proportion
des sorties de
chambre avec
événement
HM avant ou
dans les 10
sec avant la
sortie
Entrée/sorti Non
e chambre
Rappel
vocal
Rappel par
voix et
autre son
ODS,
transmission
ERV
P1 (suivi):
19,1%
P2 (suivi +
rappels):
27,3%
P3 (suivi):
24,1%
P2 contre P1:
+8,2%*
P3 contre P1:
+5%
Proportion
P1 (suivi):
des entrées et 36,3%
sorties de
P2 (suivi +
chambre avec rappels):
événement
70,1%
HM
P2 contre P1:
+33,8%*
Rétroaction sans rappels
Auteur,
année
Conception
de l'étude
Lieu de
l'étude
Popula-tion
Type de
TSHM
Armellino,
201232
Étude de
séries
temporelles
interrompues
USI
médicine
Tous les TS
SSV
Armellino,
201333
Étude de
séries
temporelles
interrompues
USI
chirurgie
Tous les TS
SSV
Événemen Suivi des
Rétroaction
ts suivis
déplacemen
ts
Entrée/sortie Global,
DMBA +
continue
savon
chambre
DMBA +
savon
Entrée/sortie Global,
continue
chambre
Rappels en
TR
Résultats
cliniques
Définition de
l'observance
Résultats de l’étude
Non
ODS
Proportion des
entrées et sorties
de chambre
avec événement
HM avant ou
dans les 10
secondes de
l’entrée ou
sortie quand
temps dans la
chambre > 60
secondes
Comme cidessus
P1(suivi): 6.,5%
P2(suivi +
Rétroaction): 81,6%
P3(suivi +
Rétroaction): 87,9%
Non
ODS
P2 contre P1: +75,1%*
P3 contre P1: +81,4%*
P1(suivi): 30,4%
P2(suivi +
Rétroaction): 82,3%
P2 contre P1: +51,9%*
Marra,
201034
Essai contrôlé
non réparti au
hasard
Unité de
soins
courants (2)
Tous les TS
et visiteurs
SSE
ABHR
Non suivi
Global,
2/semaine
Non
Fréquence de
l’HM, taux
d'infection
nosocomiale
S.O.
Contrôle (suivi):
110718
Intervention (suivi +
rétroaction): 117579
Intervention contre
contrôle : +6861
Rétroaction et rappels
Auteur,
année
Levchenko,
201335
Fisher,
201336
Concept
ion de
l'étude
Étude
avantaprès test
ÉCR
Lieu de
l'étude
Population
Soins
14
chronique infirmières
s
2 unités+
USI
chirurgie
231
infirmières
Type de Événem Suivi des
Rétroaction Rappels en
TSHM ents
TR
déplacement
suivis
s
SSE
DMBA Entrée/sortie Individuel,
Vibration
+ savon chambre
2/sem
SSE
DMBA
Zone
entrée/sortie
Individuel,
1/sem
Vibration
Résultats
Cliniques
Définition de
l'observance
Proportion des
ODS, taux
d’événement entrées et sorties
de chambre avec
s HM
événement HM
dans les 60
secondes de
l’entrée ou les 20
secondes de la
sortie («propre»)
ou dans les 20
secondes du
rappel par vibreur
(«après le
rappel»)
Proportion de
ODS
zones d’entrées et
sorties avec
événement HM
dasn les y
secondes de
l’entrée ou les 60
secondes de la
sortie
Résultats de
l’étude
P1(suivi): 2,97
P2(suivi +
rétroaction): 2,84
P3(suivi +
rétroaction +
rappels) : 6,61
P2 contre P1: -0,13
P3 contre P1:
+3.64
Intervention (suivi
+ rétroaction +
rappels) contre
contrôle (suivi):
+6,8%*
Résumé des résultats
• Aucune étude ne correspondait au principal objectif
(observance constatée de visu)
• L’étude ayant le plus faible risque de biais ne
démontre aucun effet clinique important d’un SLTR
• Les SSV semblent prometteurs, mais les études
présentent un certain risque de biais
• Les preuves sont insuffisantes pour recommander
d’adopter une TSHM comme stratégie d’amélioration
• Les essais futurs doivent être mieux conçus,
comprendre des groupes témoins et des mesures de
l’HM indépendantes du système
Implications
Déclarations publiques
• La Colombie-Britannique, l’Ontario et
d’autres provinces ont rendu publique la
déclaration des taux d’observance de
l’HM en milieu hospitalier
• Cela peut augmenter les risques de jeu
et de biais37
• Amélioration basée sur les indicateurs
contre amélioration basée sur les
preuves
37Muller
et coll., 2011.
Taux déclarés
• Moyenne provinciale en CB (EF 2013-14)
– 72 % au moment 1 et 81 % au moment 438
• Moyenne provinciale en Ontario (EF 2013-14)
– 86 % au moment 1 et 91% au moment 439
• Selon un examen systématique : le taux médian
d’observance de l’HM est de 40 %40
• Malgré l’importante augmentation de l’observance
depuis le début des déclarations publiques en
Ontario, aucun changement n’est observé quant
aux taux d’IASS41
38PICNet,
2015. 39Health Quality Ontario, 2015. 40Erasmus et coll., 2010.
41Didiodato, 2013.
Réalité
• Les taux d’observance réels de l’HM par
les TS ne sont pas aussi élevés que
ceux déclarés
– Jusqu’à 3x moins élevés
• Solutions possibles
– Cesser les déclarations publiques
– Changer la méthode d’observation (passer
de la méthode d’observation directe à une
autre méthode pour mesurer l’observance
de l’HM)
Comparaison des méthodes
Observation directe
TSHM
Sujette aux biais de l’observateur et de sélection
Risque de biais moins probable
Effet Hawthorne
Possiblement moins sujettes à l’effet Hawthorne
Fiabilité des résultats de tous les vérificateurs pas
nécessairement au rendez-vous
Collecte de données de manière semblable et
basée sur un algorithme
Peu d’observations, habituellement pendant les
périodes de pointe des soins aux patients
Évaluation constante et en temps réel de tous les
comportements liés à l’HM
Mesure des 4 moments de l’HM
Utilisent souvent les entrées/sorties de chambre
comme dénominateur
Capacité d’évaluer la technique
La plupart de ces systèmes ne peuvent évaluer la
technique
Capacité de fournir une rétroaction/éducation aux
TS
Rétroaction parfois possible, mais pas toujours
Générelement bien acceptée par les TS
Peuvent être moins acceptablex aux yeux des TS
Demande beaucoup de personnel
Peuvent être dispendieuses à installer et
entretenir
Comparaison possible entre les établissements
Impossible de comparer les taux d’observance
entre des systèmes
Conclusions
• Les TSHM ont des avantages, mais ne sont pas une panacée
– Les établissements doivent en évaluer les coûts et les
bénéfices dans leur contexte particulier
– Idéalement, une TSHM doit être installée dans un but
d’évaluation ou de recherche
• Des efforts continus sont requis pour réellement améliorer
l’observance de l’HM et réduire les IASS
– Mettre l’accent sur les changements de comportements
individuels et les changements dans la culture de
l’établissement
– Responsabilisation de la première ligne (RPL)
Remerciements
Coauteurs Hawthorne :
 Dr Michael Gardam
 Dr G. Ross Baker
 Dr Colin Furness
Personnel de recherche :
 Mary Jane Salpeter
 Nijusha Barmala
 Timur Sharaftinov
Coauteurs de l’examen
systématique :
 Dr Matthew Muller
 Dr Michael Gardam
 Dr Geoff Fernie
 David Lightfoot
 Dr Gerald Lebovic
Conseillers MSc :
 Dr Geoff Anderson
 Dr Whitney Berta
 Dr Monique Herbert
 Dr Laura Rosella
 Dr Gerald Evans
Questions?
[email protected]
Références
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
World Alliance for Patient Safety. WHO guidelines on hand hygiene in health care (May 2009). Geneva, Switzerland:
World Health Organization, 2009; [cited May 27, 2013]. Available from:
http://whqlibdoc.who.int/publications/2009/9789241597906_eng.pdf.
Boyce JM. Measuring healthcare worker hand hygiene activity: current practices and emerging technologies. Infect
Control Hosp Epidemiol 2011;32(10):1016-28.
Haas JP, Larson EL. Measurement of compliance with hand hygiene. J Hosp Infect 2007;66(1):6-14.
Dhar S, Tansek R, Toftey EA, et al. Research brief: observer bias in hand hygiene compliance reporting. Infect
Control Hosp Epidemiol 2010;31(8):869-70.
Mayo E. The human problems of an industrial civilization. New York: MacMillan, 1933.
Roethlisberger FJ, Dickson WJ. Management and the worker. Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1939.
Adair JG. The Hawthorne effect: a reconsideration of the methodological artifact. J Appl Psychol 1984;69(2):334-45.
Jones SRG. Was there a Hawthorne effect? Am J Sociol 1992;98(3):451-68.
Pedersen DM, Keithly S, Brady K. Effects of an observer on conformity to handwashing norm. Percept Motor
Skill 1986;62:169-70.
Munger K, Harris SJ. Effect of an observer on handwashing in a public restroom. Percept Motor Skill 1989;69:733-4.
Edwards D, Monk-Turner E, Poorman S, Rushing M, Warren S, Willie J. Predictors of hand-washing behavior. Soc
Behav Personal 2002;30(8):751-6.
Drankiewicz D, Dundes L. Handwashing among female college students. Am J Infect Control 2003;31:67-71.
Nalbone DP, Lee KP, Suroviak AR, Lannon JM. The effects of social norms on male hygiene. Individual Differences
Res 2005;3(3):171-6.
Monk-Turner E, Edwards D, Broadstone J, Hummel R, Lewis S, Wilson D. Another look at hand-washing behavior.
Soc Behav Personal 2005;33(7):629-34.
Références
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
25.
Erdozain G, KuKanich K, Chapman B, Powell D. Observation of public health risk behaviours, risk communication
and hand hygiene at Kansas and Missouri petting zoos – 2010-2011. Zoonoses Public Hlth 2013; 60:304-10.
Ram PK, Halder AK, Granger SP, Jones T, Hall P, Hitchcock D, et coll. Is structured observation a valid technique to
measure handwashing behavior? Use of acceleration sensors embedded in soap to assess reactivity to structured
observation. Am J Trop Med Hyg 2010;83(5):1070-6.
Pittet D, Simon A, Hugonnet S, Pessoa-Silva CL, Sauvan V, Perneger TV. Hand hygiene among physicians:
performance, beliefs, and perceptions. Ann Intern Med 2004;141:1-8.
Chen LF, Carriker C, Staheli R, Isaacs P, Elliott B, Miller BA, et coll. Observing and improving hand hygiene
compliance: implementation and refinement of an electronic-assisted direct-observer hand hygiene audit program.
Infect Control Hosp Epidemiol 2013;34(2):207-10.
Bittner MJ, Rich EC, Turner PD, Arnold WH. Limited impact of sustained simple feedback based on soap and paper
towel consumption on the frequency of hand washing in an adult intensive care unit. Infect Control Hosp Epidemiol
2002;23:120-6.
Tibballs J. Teaching hospital medical staff to handwash. Med J Aust 1996;164:395-8.
Eckmanns T, Bessert J, Behnke M, Gastmeier G, Rüden H. Compliance with antiseptic hand rub use in intensive care
units: the Hawthorne effect. Infect Control Hosp Epidemiol 2006;27:931-4.
Maury E, Moussa N, Lakermi C, Barbut F, Offenstadt G. Compliance of health care workers to hand hygiene:
awareness of being observed is important. Intens Care Med 2006;32:2088-9.
Kohli E, Ptak J, Smith R, Taylor E, Talbot EA, Kirkland KB. Variability in the Hawthorne Effect with regard to hand
hygiene performance in high- and low-performing inpatient care units. Infect Control Hosp Epidemiol 2009;30:222-5.
Pan SC, Tien KL, Hung IC, Lin YJ, Sheng WH, Wang MJ, et coll. Compliance of health care workers with hand
hygiene practices: independent advantages of overt and covert observers. PLoS ONE 2013;8(1):e53746.
Cheng VC, Tai JW, Ho SK, et al. Introduction of an electronic monitoring system for monitoring compliance with
Moments 1 and 4 of the WHO "My 5 Moments for Hand Hygiene" methodology. BMC Infect Dis 2011;11:151.
Références
26.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
33.
34.
35.
Moher D, Liberati A, Tetzlaff J, Altman DG, PRISMA Group. Preferred reporting items for systematic reviews and
meta-analyses: the PRISMA statement. PLoS Med 2009;6:e1000097.
Higgins JP, Altman DG, Gotzsche PC, et al. The Cochrane Collaboration's tool for assessing risk of bias in
randomised trials. BMJ 2011;343:d5928.
Harris AD, Bradham DD, Baumgarten M, Zuckerman IH, Fink JC, Perencevich EN. The use and interpretation of
quasi-experimental studies in infectious diseases. Clin Infect Dis 2004;38:1586-91.
Schweizer ML, Reisinger HS, Ohl M, et al. Searching for an optimal hand hygiene bundle: a meta-analysis. Clin
Infect Dis 2014;58:248-59.
Swoboda SM, Earsing K, Strauss K, Lane S, Lipsett PA. Electronic monitoring and voice prompts improve hand
hygiene and decrease nosocomial infections in an intermediate care unit. Crit Care Med 2004;32:358-63.
Venkatesh AK, Lankford MG, Rooney DM, Blachford T, Watts CM, Noskin GA. Use of electronic alerts to enhance
hand hygiene compliance and decrease transmission of vancomycin-resistant Enterococcus in a hematology unit. Am
J Infect Control 2008;36:199-205.
Armellino D, Hussain E, Schilling ME, et coll. Using high-technology to enforce low-technology safety measures: the
use of third-party remote video auditing and real-time feedback in healthcare. Clin Infect Dis 2012;54:1-7.
Armellino D, Trivedi M, Law I, et al. Replicating changes in hand hygiene in a surgical intensive care unit with
remote video auditing and feedback. Am J Infect Control 2013;41:925-7.
Marra AR, D'Arco C, Bravim BA, et coll. Controlled trial measuring the effect of a feedback intervention on hand
hygiene compliance in a step-down unit. Infect Cont Hosp Epidemiol 2008;29:730-5.
Levchenko AI, Boscart VM, Fernie GR. The effect of automated monitoring and real-time prompting on nurses' hand
hygiene performance. Comput Inform Nurs 2013;31:498-504.
Références
36.
37.
38.
39.
40.
41.
Fisher DA, Seetoh T, Oh May-Lin H, et coll. Automated measures of hand hygiene compliance among healthcare
workers using ultrasound: validation and a randomized controlled trial. Infect Control Hosp Epidemiol 2013;34:91928.
Muller M, Detsky A. Public reporting of hospital hand hygiene compliance—helpful or harmful? J American Med
Assoc 2011;304:1116-7.
Provincial Infection Control Network of British Columbia (PICNet). Hand cleaning compliance in BC acute care
facilities: fiscal year 2013/2014. Vancouver, BC: Provincial Infection Control Network of British Columbia (PICNet),
June 2014; [cited 2015-04-07]. Available from: https://www.picnet.ca/wp-content/uploads/PICNet-HCC-AnnualReport-2013_2014.pdf
Health Quality Ontario [homepage on the Internet]. Toronto, ON: Queen's Printer for Ontario, 2015; [cited 2015-0407]. Public Reporting; [background screen]. Available from: http://www.hqontario.ca/public-reporting/patient-safety.
Erasmus V, Daha TJ, Brug H, et coll. Systematic review of studies on compliance with hand hygiene guidelines in
hospital care. Infect Control Hosp Epidemiol 2010;31(3):283-94.
DiDiodato G. Has improved hand hygiene compliance reduced the risk of hospital-acquired infections among
hospitalized patients in Ontario? Analysis of publicly reported patient safety data from 2008 to 2011. Infect Control
Hosp Epidemiol 2013;34:605-10