AXE 2 du projet MELODIE

AXE 2 du projet MELODIE :
(Modélisation et Évaluation des risques à L’hOpital dans un contexte de Désorganisation Interne et Externe)
Recueil et analyse de données en milieu hospitalier
Résumé du projet MELODIE
Contexte et enjeux scientifiques
Les facteurs d’organisation et d’activité des soins semblent jouer un rôle important dans le
risque nosocomial (Griffiths, Renz et al. 2009). L’hypothèse de travail repose sur l’idée que
des perturbations dans l’organisation des soins pourraient avoir un impact sur le risque
nosocomial dans des secteurs à haute densité de soins tels que les réanimations. Par exemple,
il a été montré qu’un sous-effectif du personnel soignant était lié à une incidence plus élevée
des infections associées aux soins (IAS) dans ces secteurs (Penoyer 2010).
Le projet MELODIE est porté en multi-partenariat par la chaire Hygiène du CNAM Paris
(Laura Témine), l'INSERM U707 (PY. Boëlle) et l’équipe universitaire de recherche sur
l’épidémiologie des infections nosocomiales, ER1/UPMC à Paris VI (Pr. P. Astagneau). Ce
projet prévoit développer un modèle permettant de simuler les effets sur le risque nosocomial
d’un contexte de désorganisation hospitalière tel qu’il peut être engendré par une épidémie
grippale.
Méthode
Contenu et structuration du projet :
Le projet Melodie comporte trois axes principaux :
Axe 1 - Modélisation de la diffusion de pathogènes nosocomiaux à l’hôpital : réalisation de
développements spécifiques à partir d’un outil de simulation individu-centrée.
Axe 2 - Épidémiologie observationnelle : recueil et analyse de données en milieu hospitalier
sur une cohorte de patients hospitalisés.
Axe 3 - Évaluation des stratégies de contrôle du risque nosocomial dans un contexte de
désorganisation hospitalière.
L’ER1/UPMC en lien avec les réseaux hospitaliers des C-CLIN, en particulier au niveau
national du RAISIN*, est responsable de développer l’axe 2 de ce projet (cf. Figure 1 en fin du
document). L’objectif, en ce qui concerne notamment cet axe est, d’une part, établir la
relation entre certains marqueurs de l’activité de soins et l’incidence des infections
nosocomiales en réanimation, et d’autre part, déterminer s’il existe des différences
saisonnières de ces marqueurs en rapport avec l’épidémie grippale.
Réseau d’alerte, d’investigation et de surveillance des infections nosocomiales (RAISIN). Partenariat entre l'Institut de
veille sanitaire (InVS), les C-CLIN et le CTIN, le RAISIN a été créé afin d’harmoniser au plan national les méthodes de
surveillance des infections nosocomiales et de coordonner les actions des C-CLIN en matière d’alerte et de surveillance.
*
Sélection des services et de la population d’étude :
L’étude s’appuiera sur les services de réanimation volontaires participant à la surveillance
RÉA-RAISIN (réseau de surveillance des infections en réanimation adulte) chaque année. Ces
services recueilleront des données administratives et d’activité en plus de celles demandés par
le réseau selon le protocole et la grille de recueil définis au cours de deux périodes de
surveillance consécutives (Janvier-Juin) pendant l’année 2012 et 2013. L’étude débutera lors
de la prochaine période de surveillance en Janvier 2012. Les secteurs de soins intensifs et de
surveillance continue seront exclus.
L’étude débutera lors de la prochaine période de surveillance en janvier 2012.
Types de données et modalités de recueil
Le réseau RÉA-RAISIN, en place depuis plusieurs années, collecte des données individuelles
de façon exhaustive pour tous les patients admis plus de 48 heures dans les services de
réanimation, que le patient soit infecté ou non, et ce de manière ininterrompue pendant la
période Janvier à Juin ou de Janvier à Décembre, pour certains services. Les données qui sont
recueillies concernent notamment :
-
-
données administratives comme statut de l’ES (public, privé, PSPH), type
d’établissement de santé, nombre de lits du service, type de réa (polyvalente, médicale,
chirurgicale, brûlés, neurologique)
données du séjour des patients (date d’entrée dans le service, de sortie, de décès)
facteurs de risques liés au patient (âge, sexe, IGS II, traitement antibiotique à
l’admission, trauma, immunodépression, type de réa, provenance du patient)
Exposition aux dispositifs invasifs : intubation, cathétérisme veineux central, sondage
urinaire (présence ou absence, date de début, date de fin)
Infections : pneumopathie, colonisation/infection de cathéters veineux centraux,
bactériémie, infection urinaire (date de survenue, traitement antibiotique,
microorganisme)
Dans le cadre de ce projet, des données d’activité concernant le personnel soignant feront
l’objet d’un recueil séparé par les référents RÉA (en lien avec les cadres de santé).
Les données administratives concerneront :
-
Code C-CLIN (1 P-N
2 Ouest
3 Est
4 S-E
5 S-O)
Code établissement (le même que celui utilisé dans le cadre du réseau RÉA-RAISIN)
Code Service (le même que celui utilisé dans le cadre du réseau RÉA-RAISIN)
Nombre total de lits du service (en réanimation, en soins intensifs, en surveillance
continue)
Nombre total de soignants affectés au service par rotation (shift) des équipes (nb.
d’aides-soignantes, d’IDE, et des cadres infirmières)
Shift personnel soignant (12 heures ou 8 heures)
Nombre de journées d’hospitalisation du 1er janvier 2012 au 30 juin 2012
Des données complémentaires spécifiques au service :
-
taux de vaccination du personnel pour la grippe par catégories de personnel (ces
données seront récupérées a posteriori par le BSALIN ou la médecine du travail).
Des données hebdomadaires d’activité seront recueillies pendant 26 semaines par an
pendant 2 ans consécutifs. Ces données concernent notamment (cf. fichier Excel-ci-joint) :
-
Nombre de personnels soignants suppléants
Durée de suppléance en nombre de shifts réalisés / semaine
Nombre de journées d’hospitalisation de réanimation / semaine
Nombre de jours-lits ouverts (disponibles) >=24 heures / semaine
Nombre de jours-lits fermés >=24 heures / semaine.
Taux d’occupation de lits / semaine
Ratio personnel soignant / nb de lits (calculé à partir des données précédentes)
Nombre de services participants au cours des deux années :
N = 30, soit environ 4000 patients inclus dans la surveillance / an
Support de recueil des données : Excel (Microsoft)
Plan d’analyse et Résultats attendus
L’analyse sera réalisée par K. Miliani† avec l’appui de F L’Hériteau sur l’échantillon
extrait de la base Réa-RAISIN (les services recueillant les données supplémentaires pour cette
étude)
L’ensemble des données recueillies sera regroupé dans une base de données
informatique. Les données seront transformées en séries temporelles permettant de suivre leur
évolution au cours du temps.
Une analyse statistique cherchera notamment à expliquer les fluctuations observées
dans les taux d’incidence des infections nosocomiales surveillées à l’aide de celles des
différents facteurs d’activité de soins mesurés au cours du temps. Cette analyse reposera sur
l’utilisation de modèles de régression adaptés aux données longitudinales.
En comparant les taux d’incidence d’infections nosocomiales entre hiver (janviermars) et printemps (avril-juin), on peut s’attendre à une différence des l’incidence des IAS.
Références :
Griffiths, P., A. Renz, et al. (2009). "Impact of organisation and management factors on
infection control in hospitals: a scoping review." J Hosp Infect 73(1): 1-14.
Penoyer, D. A. (2010). "Nurse staffing and patient outcomes in critical care: a concise
review." Crit Care Med 38(7): 1521-8; quiz 1529.
†
Katiuska Miliani ([email protected]) - Personne contacte pour toute question ou demande
d’information. Tél : 01.40.27.42.12