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

• 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.

Divulgation

• 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

Objectifs

Suivi de 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

Mesurer l’observance de l’hygiène des mains

1OMS, 2009. 2Boyce, 2011.

• 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

Observation directe

2Boyce, 2011. 3Haas et coll., 2007.

• 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

Sources d’erreurs de mesure

4Dhar et coll., 2010.

• 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

Une solution nouvelle?

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

L’effet Hawthorne

3Haas et coll., 2007. 5Mayo, 1933. 6Roethlisberger et coll., 1939. 7Adair, 1984. 8Jones, 1992.

• 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

L’effet Hawthorne, mythe ou réalité?

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.

• 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

Études de vérifications intrahospitalières

20Tibballs, 1996. 21Eckmanns et coll., 2006. 22Maury et coll., 2006. 23Kohli et coll., 2009. 24Pan et coll., 2013.

• 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

Utiliser le suivi électronique pour mesurer l’effet Hawthorne

25Cheng et coll., 2011.

• 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

Résumé de la littérature

• 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

Objectif de l’étude

• 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

Système de suivi électronique

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

• 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)

Conception de l’étude

• 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

Collecte des données

• 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

Comparaisons

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

Out* In Total**

Événements par

distributeur par heure

AuditorOther Area

Résultats: Comparaison des lieux

*p=0.001 **p=0.008

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

Out* In Total*

Événements par

distributeur par heure

Auditor1 Week Prior

Résultats: Comparaison du moment

*p<0.001

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

Out* In Total**

Événements par

distributeur par heure

AuditorPrior to Arrival

Résultats: Avant l’arrivée du vérificateur

*p=0.009 **p=0.003

• 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

Résumé des résultats

• 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

Limites

Efficacité des TSHM

• 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

La technologie est-elle la solution?

• 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)]

Objectifs de l’étude

• 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

Méthodes

26Moher et coll., 2009. 27Higgins et coll., 2011. 28Harris et coll., 2004. 29Schweizer et coll., 2014.

Résultats de la recherche

Auteur, année

Concept de l’étude

Lieu de l'étude

Popula-tion

Type de TSHM

Événements suivis

Suivi des déplacements

Rétroaction

Rappels en TR

Résultats cliniques

Définition de l'observance

Résultats de l’étude

Swoboda, 200430

Étude avant-après test

Unité de soins courants

Tous les TS et visiteurs

SSE DMBA + savon

Sortie chambre

Non Rappel vocal

ODS, taux d'infection nosocomiale

Proportion des sorties de chambre avec événement HM avant ou dans les 10 sec avant la sortie

P1 (suivi): 19,1% P2 (suivi + rappels): 27,3% P3 (suivi): 24,1% P2 contre P1: +8,2%* P3 contre P1: +5%

Ventkatesh, 200831

Étude avant-après test

Unité d’hématologie

Tous les TS et visiteurs

SSE DMBA Entrée/sortie chambre

Non Rappel par voix et autre son

ODS, transmission ERV

Proportion des entrées et sorties de chambre avec événement HM

P1 (suivi): 36,3% P2 (suivi + rappels): 70,1% P2 contre P1: +33,8%*

Rappels sans rétroaction

Rétroaction sans rappels

Auteur, année

Conception de l'étude

Lieu de l'étude

Popula-tion Type de TSHM

Événements suivis

Suivi des déplacements

Rétroaction Rappels en TR

Résultats cliniques

Définition de l'observance

Résultats de l’étude

Armellino, 201232

Étude de séries temporelles interrompues

USI médicine

Tous les TS SSV DMBA + savon

Entrée/sortie chambre

Global, continue

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

P1(suivi): 6.,5% P2(suivi + Rétroaction): 81,6% P3(suivi + Rétroaction): 87,9% P2 contre P1: +75,1%* P3 contre P1: +81,4%*

Armellino, 201333

Étude de séries temporelles interrompues

USI chirurgie

Tous les TS SSV DMBA + savon

Entrée/sortie chambre

Global, continue

Non ODS Comme ci-dessus

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

Conception de l'étude

Lieu de l'étude

Population Type de TSHM

Événements suivis

Suivi des déplacements

Rétroaction Rappels en TR

Résultats Cliniques

Définition de l'observance

Résultats de l’étude

Levchenko, 201335

Étude avant-après test

Soins chroniques

14 infirmières

SSE DMBA + savon

Entrée/sortie chambre

Individuel, 2/sem

Vibration ODS, taux d’événements HM

Proportion des entrées et sorties de chambre avec 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»)

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

Fisher, 201336

ÉCR 2 unités+ USI chirurgie

231 infirmières

SSE DMBA Zone entrée/sortie

Individuel, 1/sem

Vibration ODS Proportion de zones d’entrées et sorties avec événement HM dasn les y secondes de l’entrée ou les 60 secondes de la sortie

Intervention (suivi + rétroaction + rappels) contre contrôle (suivi): +6,8%*

• 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

Résumé des résultats

Implications

• 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

Déclarations publiques

37Muller et coll., 2011.

• 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

Taux déclarés

38PICNet, 2015. 39Health Quality Ontario, 2015. 40Erasmus et coll., 2010. 41Didiodato, 2013.

• 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)

Réalité

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

Comparaison des méthodes

• 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)

Conclusions

Remerciements

Coauteurs Hawthorne : Dr Michael Gardam Dr G. Ross Baker Dr Colin Furness

Coauteurs de l’examen

systématique : Dr Matthew Muller Dr Michael Gardam Dr Geoff Fernie David Lightfoot Dr Gerald Lebovic

Personnel de recherche : Mary Jane Salpeter Nijusha Barmala Timur Sharaftinov Conseillers MSc : Dr Geoff Anderson Dr Whitney Berta Dr Monique Herbert Dr Laura Rosella Dr Gerald Evans

Questions?

jocelyn.srigley@cw.bc.ca

1. 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.

2. Boyce JM. Measuring healthcare worker hand hygiene activity: current practices and emerging technologies. Infect Control Hosp Epidemiol 2011;32(10):1016-28.

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Références