Télécharger la présentation - Congrès mondial du SIDIIEF

Valérie Berger Inf, Ph.D, Cadre Supérieur de santé CHU de Bordeaux
Renée Lacomère Cadre supérieur diététicienne ARC CHU de Bordeaux
Christine Germain Statisticienne USMR, pole santé publique, CHU de Bordeaux
Clément Bader Statisticienne USMR, pole santé publique, CHU de Bordeaux
Antoine Bénard PH, USMR, pole santé publique, CHU de Bordeaux
DEVELOPPEMENT D'UNE ECHELLE
D'EVALUATION DU RISQUE DE
CONSTIPATION DES PATIENTS
HOSPITALISES DESTINEE A LA
PRATIQUE INFIRMIERE
6ème Congrès mondial des infirmières et
infirmiers francophones
Montréal 2015
Introduction
De nombreux malades hospitalisés souffrent de constipation
La littérature montre que la prévalence est de+ 50 % en gériatrie et +90% en
oncologie médicale
La réponse à ce problème clinique
Des prescriptions médicamenteuses
Des examens médicaux (agressifs et couteux)
Il s’agit du trouble le plus fréquent de l’élimination intestinale
Avec des complications graves
Occlusions intestinales ( 10% des douleurs abdominales avec une mortalité de 12%)
Véritable problème de santé publique fréquent et grave
Introduction
Enquête : Difficultés à prendre en charge l’élimination intestinale des patients
hospitalisés ( Berger, 2010)
Sujet « tabou » partagé par les patients et les soignants
Sujet difficile à aborder
Soignants centrés sur une approche bio médicale // diagnostic principal et les soins
techniques
Formation initiale ne prépare pas à prise en charge complexe
La question
Existe-t-il des échelles permettant d’évaluer le risque de constipation
des patients hospitalisés ?
Revue de la littérature
Seulement 2 outils pour évaluer le risque de constipation ainsi que la
présence et la sévérité de la constipation
Echelle d’évaluation du risque de constipation [1]
de
Wendy Zernik (1999) : instrument pour identifier le symptôme de
constipation des patients hospitalisés, pour réduire l’incidence. Cette
échelle est accompagnée d’un protocole de management de la
constipation spécifique. Outil anglais
Eton scale[2] G. Kyde identifie les patients qui pourraient être
à risque de constipation. Anglais
Nous n’avons pas retrouvé dans la littérature d’échelle en français
permettant aux infirmiers d’évaluer le risque de constipation des
patients hospitalisés
[1] Zernike,W. Henderson, A., (1999), Evaluation of a constipation risk assessment scale International Journal of
nursing practice, 5, 106-109.
[2] Kyle, G.,( 2007). Developing a constipation risk assessment scale. Continence, 1. 38-43
Hypothèse
Hypothèse : Il est possible de construire une échelle simple, fiable,
facile d’utilisation dans la pratique infirmière et que cette échelle ait de
bonnes capacités de prédiction du risque de constipation chez tout
patient hospitalisé.
This study was supported by a grant from French Ministry of Health
(PHRI, 2009, 299).
Matériel et méthode (1)
La méthode de développement de l’échelle
ERCoPH suit 2 étapes :
1.Construction du modèle
• Identifier les facteurs de risque de la constipation dans
la littérature
• Sélectionner les facteurs les plus pertinents à intégrer
dans ERCoPH (Approche par Informateurs Clés selon
Pinault et Davelouy)
Les étapes de l’approche par informateurs-clés selon
Pineault et Davaluy (1986)
ETAPE 1 : Revue de la littérature
ETAPE 2 : Elaboration du questionnaire
ETAPE 3: Sélection des experts médecins, infirmières et
diététiciennes en fonction de leurs spécialités
Etape 4 : Méthode d’interrogation des experts
Etape 5 : Analyse des résultats
Matériel et méthode (2)
2. Validité du modèle : Etude de cohorte pronostique
multicentrique
• Evaluation des performances pronostiques des
facteurs potentiellement associés à la survenue
d’une constipation au 4ème jour.
• Patients adultes hospitalisés pour au moins 4
jours( médecine interne, cardiologie , chirurgie
orthopédique, plastique)
Matériel et méthode (2)
Plan expérimental :
•Recueil à l’admission des patients des facteurs
retenus
• Suivi pendant 5 jours
Matériel et méthode (2)
Etude de cohorte pronostique multicentrique
Aspects statistiques :
• Taille étude
• Taux de constipation au 4ème jour
• Evaluation des performances pronostiques
pour chacun des facteurs ET du modèle
complet.
Résultats (1)
1. Résultats
modèle
de la construction du
Ensemble des 19 facteurs retenus pour être
testés auprès de patients hospitalisés.
Résultats de la validité du modèle :
description de la population
297 patients inclus
Dont 267 suivis pendant 5 jours
Homme : 115
Femme : 180
Moyenne d'âge : 58, 9 ans dont
39 % hommes
61% femmes
Hospitalisés pour :
Des actes médicaux ou chirurgicaux (37%)
Affections cardiaques (11%)
Affections musculo squelettiques ( 9%)
Seuls 11 patients avaient des pathologies associées ( n=8 AVC; n=2 Parkinson et
n=1 traumatisme médullaire)
Résultats : association entre risque de
constipation et facteurs potentiels à l’étude à
J4
Seuls 3 facteurs sont associés au fait d’être
constipé (analyse uni variée) :
La prise de laxatifs (P < 0,0001)
Les problèmes d’élimination intestinale (P < 0,0028)
La polymédication (P < 0,0574)
Résultats : Modèle logistique complet prenant
en compte l’ensemble des facteurs à l’étude
• Après ajustement, seules 2 variables qui restent
associées au risque de constipation sont
La prise de laxatifs : (P< 0,05)
Les problèmes d’élimination intestinale ; (P<0,05)
La polymédication :n’est pas significative
• La capacité du modèle sélectionné : la mesure de l’AUC = 0,64
& Pour le modèle complet la mesure de l’AUC =0,71
( capacité prédictive de l’ensemble des variables à prédire le risque doit être
supérieure à 0,8)
Ce modèle a une capacité prédictive insuffisante.
Discussion
Aucun facteur à lui seul n’a de bonnes capacités prédictives
A partir des 19 facteurs prédictifs retenus la prédiction obtenue n’est
pas suffisante pour présenter un intérêt en pratique courante.
Il s’agit d’une problématique multifactorielle et il est difficile d’avoir
une échelle pour une population en générale
Le nombre de traitements le lendemain de l’admission est aussi
prédictif que l’ensemble des facteurs associés.
Discussion
Validité de la méthode :
Revue approfondie de la littérature
Sélection des 19 facteurs les plus pronostics reconnus
Recueil et analyse rigoureuse des données
Nombre d’inclusions correspond au nombre initialement prévu (
donc pas de manque de puissance envisageable).
Rigueur de l’analyse des données (statistiques)
Perspectives =
Tester le modèle sur des populations spécifiques : gériatrie,
oncologie
Mettre les résultats en lien avec les deux échelles retrouvées dans
la littérature .
Merci de votre attention