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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
• 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.
L’homme contre la machine – une nouvelle approche de la vérification en hygiène des mains
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
Auditor
Other 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
Auditor
1 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
Auditor
Prior 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
Événem
ents
suivis
Suivi des
déplaceme
nts
Rétroacti
on
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/sorti
e 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
Événemen
ts suivis
Suivi des
déplacemen
ts
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
Concept
ion de
l'étude
Lieu de
l'étude
Population Type de
TSHM
Événem
ents
suivis
Suivi des
déplacement
s
Rétroaction Rappels en
TR
Résultats
Cliniques
Définition de
l'observance
Résultats de
l’étude
Levchenko,
201335
Étude
avant-
après test
Soins
chronique
s
14
infirmières
SSE DMBA
+ savon
Entrée/sortie
chambre
Individuel,
2/sem
Vibration ODS, taux
d’événement
s 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
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World Health Organization, 2009; [cited May 27, 2013]. Available from:
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Références
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39. Health Quality Ontario [homepage on the Internet]. Toronto, ON: Queen's Printer for Ontario, 2015; [cited 2015-04-
07]. Public Reporting; [background screen]. Available from: http://www.hqontario.ca/public-reporting/patient-safety.
40. Erasmus V, Daha TJ, Brug H, et coll. Systematic review of studies on compliance with hand hygiene guidelines in
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  • 1. 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
  • 2. • 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
  • 3. • 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
  • 4. Suivi de l’observance de l’hygiène des mains
  • 5. • 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.
  • 6. • 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.
  • 7. • 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.
  • 8. • 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?
  • 10. • 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.
  • 11. • 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.
  • 12. • 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.
  • 13. • 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.
  • 14. • 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
  • 15. • 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
  • 16. • 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
  • 17. Dispositifs à ultrason portés par le personnel et les patients et installés sur les équipements.
  • 18. Les dispositifs envoient des données sur la localisation toutes les quelques secondes par un réseau sans fil.
  • 20. Plan d’étage de l’unité
  • 21. • 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
  • 22. • 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
  • 23. • 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
  • 24. 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 Out* In Total** Événements par distributeur par heure Auditor Other Area Résultats: Comparaison des lieux *p=0.001 **p=0.008
  • 25. 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 Out* In Total* Événements par distributeur par heure Auditor 1 Week Prior Résultats: Comparaison du moment *p<0.001
  • 26. 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 Out* In Total** Événements par distributeur par heure Auditor Prior to Arrival Résultats: Avant l’arrivée du vérificateur *p=0.009 **p=0.003
  • 27. • 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
  • 28. • 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
  • 30. • 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?
  • 31. • 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
  • 32. • 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.
  • 33. Résultats de la recherche
  • 34. Auteur, année Concept de l’étude Lieu de l'étude Popula- tion Type de TSHM Événem ents suivis Suivi des déplaceme nts Rétroacti on 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/sorti e 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
  • 35. Rétroaction sans rappels Auteur, année Conception de l'étude Lieu de l'étude Popula-tion Type de TSHM Événemen ts suivis Suivi des déplacemen ts 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
  • 36. Rétroaction et rappels Auteur, année Concept ion de l'étude Lieu de l'étude Population Type de TSHM Événem ents suivis Suivi des déplacement s Rétroaction Rappels en TR Résultats Cliniques Définition de l'observance Résultats de l’étude Levchenko, 201335 Étude avant- après test Soins chronique s 14 infirmières SSE DMBA + savon Entrée/sortie chambre Individuel, 2/sem Vibration ODS, taux d’événement s 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%*
  • 37. • 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
  • 39. • 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.
  • 40. • 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.
  • 41. • 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
  • 42. 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
  • 43. • 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
  • 44. 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
  • 46. 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. 3. Haas JP, Larson EL. Measurement of compliance with hand hygiene. J Hosp Infect 2007;66(1):6-14. 4. 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. 5. Mayo E. The human problems of an industrial civilization. New York: MacMillan, 1933. 6. Roethlisberger FJ, Dickson WJ. Management and the worker. Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1939. 7. Adair JG. The Hawthorne effect: a reconsideration of the methodological artifact. J Appl Psychol 1984;69(2):334-45. 8. Jones SRG. Was there a Hawthorne effect? Am J Sociol 1992;98(3):451-68. 9. Pedersen DM, Keithly S, Brady K. Effects of an observer on conformity to handwashing norm. Percept Motor Skill 1986;62:169-70. 10. Munger K, Harris SJ. Effect of an observer on handwashing in a public restroom. Percept Motor Skill 1989;69:733-4. 11. 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. 12. Drankiewicz D, Dundes L. Handwashing among female college students. Am J Infect Control 2003;31:67-71. 13. Nalbone DP, Lee KP, Suroviak AR, Lannon JM. The effects of social norms on male hygiene. Individual Differences Res 2005;3(3):171-6. 14. 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
  • 47. 15. 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. 16. 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. 17. 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. 18. 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. 19. 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. 20. Tibballs J. Teaching hospital medical staff to handwash. Med J Aust 1996;164:395-8. 21. 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. 22. 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. 23. 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. 24. 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. 25. 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
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