Objet de l’appel : La Dre Jocelyn Srigley nous parlera de ses recherches portant sur la vérification de l’hygiène des mains. Il sera question des défis de la mesure de la conformité de l’hygiène des mains par l’observation directe et l’on verra si les systèmes de surveillance électroniques offrent un potentiel de solution. VIDEO: http://bit.ly/1KlNAaV

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?

9. L’effet Hawthorne

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

29. Efficacité des TSHM

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

38. Implications

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

45. Questions?
jocelyn.srigley@cw.bc.ca

46. 1. World Alliance for Patient Safety. WHO guidelines on hand hygiene in health care (May 2009). Geneva, Switzerland:
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