Présenter - Canadian Patient Safety Institute
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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. 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