Prise de décision au cours de la surveillance des infections associées aux soins de santé: une justification de l’automatisation

L’attention portée aux infections nosocomiales a augmenté, en partie grâce aux mandats législatifs de surveillance des infections et aux politiques de paiement fédérales. Les systèmes actuels, qui reposent sur une implication humaine considérable dans la recherche et l’interprétation des événements cliniques, peuvent conduire à des classements institutionnels biaisés. Les théories de la psychologie cognitive nous amènent à penser que la sous-déclaration, la théorie économique suggère que la sous-déclaration augmentera avec le temps, et la théorie statistique indique qu’il y a un plafond. sur la fiabilité Avec les systèmes actuels, les taux d’infection sont susceptibles de diminuer sans une amélioration significative des pratiques. Heureusement, le développement de définitions fiables et objectives et de processus automatisés pour la détermination des infections a accéléré la transition vers de tels systèmes. enging; cependant, le résultat sera plus valable comparaisons d’interface

surveillance, algorithmes, prise de décision, cognition, infectionIncessivement, la surveillance des infections nosocomiales est obligatoire et les taux sont rendus publics, ce qui conduit à un examen minutieux de la fiabilité et de l’exactitude des déterminations de l’infection. La visibilité des programmes de prévention des infections a augmenté de façon spectaculaire. Cette visibilité et les conséquences fiscales conduisent à une sensibilisation accrue des personnels des établissements de santé locaux aux taux d’infection. Aux Etats-Unis, NHSN est le système le plus important pour la notification des infections nosocomiales, qui sert de système de notification HAI pour & gt; Le NHSN est le successeur du système national NNIS de surveillance des infections nosocomiales, et il diffère en ce sens que la participation au système NNIS était entièrement volontaire et que le système protégeait le système national de surveillance des infections nosocomiales. la confidentialité des installations participantes, alors que pour de nombreux établissements de santé, la participation au NHSN répond à des mandats législatifs Conformément aux principes d’établissement de seuils pour les tests diagnostiques, il existe une association inverse entre sensibilité et spécificité. Par exemple, des points de coupure très sensibles sont utilisés pour éviter de manquer un événement clinique potentiellement catastrophique, tel que l’embolie pulmonaire ou l’infarctus du myocarde. En cas de signalement au NHSN, les déterminations; les conséquences de l’absence d’une infection associée au dispositif affectent le préventionniste de l’infection et son établissement à moins de surcharger un événement infectieux. De plus, il est peu probable que les événements cliniques non identifiés comme HAI soient examinés par des individus dans les établissements locaux. Une preuve indirecte que les infections sont sous-déclarées pendant la surveillance de routine provient de la littérature rapportant les taux d’infection des essais cliniques randomisés et avant-après, dans lesquels les taux sont souvent beaucoup plus élevés que les taux moyens d’infection rapportés au NHSN. en raison de la taille de l’échantillon, il peut être intéressant d’utiliser des interprétations sensibles plutôt que spécifiques. Même dans les cas où les infections ne rapportent pas des taux d’infection spécifiques à l’établissement, la fiabilité des déterminations d’infection n’a pas été bonne. à propos de l’exactitude du rapport certains États vérifient les déterminations de l’infection ; Cependant, la perspective d’un audit systématique des déterminations d’infections est décourageante. Des améliorations plus durables de la fiabilité seront réalisées grâce à l’engagement du NHSN à développer des définitions d’infection qui augmentent l’objectivité ou par des transitions aux définitions plus facilement automatisées. Dans cet article, j’aborde la théorie et les preuves qui sous-tendent la fiabilité sous-optimale des IAS et les raisons pour lesquelles la sous-déclaration est susceptible d’augmenter avec le temps, en particulier lorsqu’elle est utilisée pour la mesure du rendement plutôt que pour le remboursement interne. Initiatives d’amélioration de la qualité La plupart des théories et des preuves sont empruntées à d’autres disciplines, mais je crois que ces théories peuvent être généralisées au comportement humain en ce qui concerne la déclaration des taux d’infection. améliorer la validité des comparaisons d’interfaces

FRAUDE HUMAINE

Le contexte et les apports affectifs des situations peuvent avoir un impact profond sur la prise de décision, en particulier dans les situations d’incertitude. En raison de l’incertitude de la classification des événements cliniques , l’attribution de l’état HAI peut être ambiguë. il faut s’attendre à une fiabilité médiocre et à une diminution des taux d’infection en se basant sur des preuves expérimentales antérieures rapportées par des psychologues cognitifs et des économistes

Psychologie cognitive

Les préventeurs d’infections sont souvent directement impliqués dans la mise en œuvre des interventions qu’ils jugent efficaces. Parce qu’ils réalisent également des évaluations de résultats, nous devrions nous attendre, sur la base de la théorie et des preuves issues des milieux de recherche, à réduire artificiellement les taux d’infection. Les participants, les soignants, les évaluateurs des résultats et la répartition du traitement ne comprennent pas le statut des participants comme étant exposés à l’intervention ou aux soins habituels. Sans ces garanties, l’efficacité des interventions peut être surestimée Bien que la surveillance des infections soit une activité opérationnelle plutôt que de recherche, il faut toujours prendre des décisions dans un contexte d’incertitude considérable. Des intrants efficaces comme l’anxiété, la complaisance et la peur influencent le traitement de l’information et la prise de décision. dans des situations d’uncer Ces entrées, bien qu’utiles pour la prise de décision rapide, peuvent aboutir à des interprétations illusoires d’informations dans des directions positives ou auto-protectrices Les contributions affectives qui découlent du contexte dans lequel la décision est prise ont été appelées «cadrage». effet « Actuellement, les préventionnistes d’infections prennent des décisions dans un climat où ils sont frappés de messages que les IAS sont évitables, et ils peuvent être préoccupés par la confrontation des directeurs cliniques chargés d’abaisser les taux de complications signalés publiquement Parallèlement à la mise en œuvre d’interventions généralement considérées comme plus efficaces que celles démontrées empiriquement dans des essais rigoureux Les préjugés sur l’efficacité de ces interventions étant probablement exagérés, les spécialistes de la prévention des infections examinent les événements potentiels avec l’idée préconçue que HAI est faible En termes statistiques, l’infection préve Les probabilités d’infection potentielles sont faussées à des niveaux irréalistes. Plus la probabilité d’infection basale est faible, plus les informations cliniques supplémentaires risquent de déplacer la probabilité au-delà du seuil dichotomique oui / non de l’infectiologue pour la détermination des HAI. traiter l’information existante biaisée par des intrants affectifs, mais l’acquisition et la rétention de nouvelles informations ou informations qui ne correspondent pas à son opinion préformée peuvent être biaisées, par exemple, par biais de recherche ou d’attribution Les évaluateurs croient qu’un événement clinique ne représente pas une HAI Cela peut se manifester en cherchant dans le récit du clinicien une opinion qui contredit la présence de l’infection Un critère pour une infection sanguine confirmée en laboratoire due à un co La commensal de la peau est la présence de frissons En l’absence d’élévation documentée de la température, les préventeurs de l’infection peuvent ne pas être motivés à chercher dans le récit clinique pour documenter les frissons.

État des biens publics itérés

Il est désagréable de reconnaître qu’il existe une possibilité de sous-déclaration calculée des infections dans le contexte de la mesure du rendement. Des exemples de tels comportements en dehors de la surveillance HAI sont documentés dans des expériences classées comme jeux de biens publics. Décider de se comporter de façon altruiste au profit d’un groupe ou de prendre des décisions égoïstes qui procurent des gains personnels immédiats mais nuisent au groupe Ces jeux sont conçus pour identifier les comportements humains dans les situations où les individus tirent le meilleur profit de leur comportement égoïste. Si chaque participant se comporte de manière altruiste, la récompense pour tous les individus dépasse leur contribution. Un jeu itératif est un jeu dans lequel la simulation est répétée et le comportement observé dans le temps et les récompenses et / ou les punitions peuvent être incorporées. ce préventionniste de l’infection On s’attend à ce que les préventeurs d’infections qui sous-déclarent les infections dégradent la valeur de la surveillance pour l’ensemble de la communauté; Cependant, en tant qu’individus, ils profitent de leur manque de coopération – on célèbre les faibles taux d’infection. Malheureusement, les jeux de biens publics simulés ont systématiquement trouvé des individus qui protègent leur intérêt personnel, et dans certaines simulations, seule une minorité d’individus se comporte de manière altruiste. jeu altruiste diminue avec le temps car les participants réalisent que les autres exploitent l’opportunité de se comporter de manière égoïste Bien qu’à ce jour, il n’y ait aucune preuve que le système soit systématique , il est possible qu’au fil du temps, une sous-déclaration calculée les jeux de biens publics peuvent être manipulés pour soutenir un comportement altruiste soit par la participation volontaire [,,] comme le système NNIS antérieur du CDC ou la structuration du système pour récompenser un comportement altruiste ou punir un comportement égoïste Paradoxalement, tel que structuré, le comportement altruiste est puni quand une installation signale un taux élevé de HAI

LIMITES STRUCTURELLES DE FIABILITÉ

En plus des biais cognitifs et du jeu potentiel du système, il existe des facteurs structurels dans le système de surveillance actuel du NHSN. Premièrement, le préventionniste de l’infection doit faire une interprétation dichotomique, oui ou non d’un scénario clinique complexe. inclus dans les définitions de HAI, la recherche de cas fiable sera toujours un défi

Incertitude inhérente

Pour les cliniciens et les spécialistes de la prévention des infections, il est incertain de déterminer si un événement clinique représente une HAI. Comme il existe une incertitude entre les limites «infection = oui défini» ou «infection = non défini», une échelle plus appropriée fournirait la latitude pour exprimer l’incertitude, comme une échelle ordinale, par exemple, fortement en désaccord; être en désaccord; neutre; se mettre d’accord; Tout à fait d’accord Lorsque la gamme de réponses pour un article qui n’est pas dichotomiquement conceptuellement réduite est réduite à moins d’options, la fiabilité peut être compromise. Deux théories de la dégradation de la fiabilité lorsque les options de réponse sont limitées sont les suivantes: Figure Les préventionnistes de l’infection ont des seuils différents pour la détermination des infections, certains nécessitant un degré élevé de certitude avant de classer les événements comme HAI, c’est-à-dire des évaluateurs de faible sensibilité et de haute spécificité Au fil du temps, comme les spécialistes de la prévention des infections rencontrent une résistance à la catégorisation des infections, les seuils de détermination des infections peuvent augmenter, ce qui entraîne une spécificité accrue au prix d’une sensibilité réduite

Figure Vue largeTélécharger la représentation graphique des raisons pour lesquelles la fiabilité peut être compromise lorsqu’une mesure conceptuellement échelonnée est ramenée à des catégories dichotomiques A, les deux IP préventionnistes déterminent indépendamment qu’un événement clinique a un% de probabilité d’être une infection associée aux soins histamine. Malgré une interprétation équivalente de la probabilité d’infection, IP A et IP B ont des seuils différents pour la détermination HAI IP A a un seuil de sensibilité inférieur et classera l’épisode comme n’étant pas une HAI, tandis que IP B enregistrerait l’événement comme HAI B, Trois IP ont des différences mineures dans leur interprétation de la probabilité que les événements cliniques représentent une HAI; les estimations de probabilité sont regroupées en quelques points de pourcentage Bien qu’elles aient le même seuil pour une HAI, les petites différences dans leurs déterminations de probabilité sont amplifiées en exigeant un événement oui = ou aucun événement = détermination Abréviations: HAI, infection associée aux soins de santé; IP, Prévention des infectionsFigure View largeTélécharger Diapositive Représentation graphique des raisons pour lesquelles la fiabilité peut être compromise lorsqu’une mesure conceptuellement échelonnée est ramenée à des catégories dichotomiques. A Les deux IP préventionnistes déterminent indépendamment qu’un événement clinique a un% de probabilité d’être un problème de santé. infection associée HAI Malgré une interprétation équivalente de la probabilité d’infection, IP A et IP B ont des seuils différents pour la détermination HAI IP A a un seuil de sensibilité inférieur et classera l’épisode comme n’étant pas une HAI, alors que IP B enregistrerait l’événement comme un HAI B, trois IP ont des différences mineures dans leur interprétation de la probabilité que les événements cliniques représentent une HAI; les estimations de probabilité sont regroupées en quelques points de pourcentage Bien qu’elles aient le même seuil pour une HAI, les petites différences dans leurs déterminations de probabilité sont amplifiées en exigeant un événement oui = ou aucun événement = détermination Abréviations: HAI, infection associée aux soins de santé; IP, prévention des infections Malgré l’avantage théorique d’élargir l’échelle pour les déterminations d’infections, il est difficile de demander aux préventionnistes d’estimer la probabilité d’infection en utilisant un intervalle ou une échelle ordinale. Les déterminations dichotomiques sont utiles pour la communication et l’évaluation des événements ; Cependant, nous devrions reconnaître que le coût d’une telle échelle est qu’il y a un plafond de fiabilité. Un exemple concret d’une catégorisation dichotomique commune exprime l’approbation ou la désapprobation par un geste du pouce levé ou du pouce vers le bas. pour élargir nos options, ce qui se manifeste comme des pouces vers le haut pour une très bonne ou une rotation non contraignante de la main pour exprimer la médiocrité

Subjectivité dans les définitions

Une menace plus communément reconnue à la fiabilité est la difficulté d’interpréter systématiquement les preuves cliniques concernant les déterminations d’infection dans le système NHSN, il existe des exemples de définitions qui ont une subjectivité ou une variabilité substantielle dans la documentation, comme la présence de tendinite sus-pubienne comme critère pour les voies urinaires. infection, ou si une infection sanguine putative associée à la lignée centrale CLABSI n’était «pas liée à une infection sur un autre site» NHSN permet également au médecin ou au chirurgien d’établir un diagnostic d’infection comme critère acceptable pour une IHA. en tant que critère de la présence d’une IASS, il est possible que les préventionnistes utilisent l’interprétation du médecin comme preuve contre l’infection. Des définitions apparemment objectives, comme la survenance de l’événement dans un délai précis, par exemple, présent ou incubation à l’admission, peuvent être interprétées différentes façons dans des institutions séparées En ce qui concerne la tâche relativement simple d’assigner des infections à l’unité d’origine, des questions se posent, comme le moment où l’horloge commence pour une admission, par exemple la porte de la salle d’urgence, le moment où la salle d’urgence demande un lit d’hospitalisation. , ou heure des ordres d’admission À son crédit, NHSN a reconnu ces défis et a commencé à mettre en œuvre des changements dans ses opérations et définitions

STRATÉGIES POUR AMÉLIORER LA FIABILITÉ

Méthodes manuelles actuelles

Bien que certaines stratégies puissent être très coûteuses ou peu pratiques, d’autres ont déjà été mises en œuvre ou sont en cours de développement, comme des audits externes , des modifications, etc. Des partenariats avec des organisations externes sont en cours de formation pour améliorer l’exactitude des rapports, et de telles collaborations devraient être bénéfiques Les services de santé de l’État sont un de ces partenaires potentiels et s’impliquent de plus en plus dans la validation. Efforts, États ont validé les données CLABSI dans, États validés rapports d’infection de site chirurgical, et états validés rapport d’infection des voies urinaires associé au cathéter Les Centres pour Medicare et Medicaid Services entame également un examen de validation au cours de l’exercice améliorer la fiabilité, les coûts comme Les augmentations récentes du nombre d’installations participantes à la NHSN posent sans aucun doute des défis pour la formation et une assistance personnalisée pour les déterminations difficiles.

Réduire les conséquences des taux d’infection élevés pour le personnel de surveillance Les grands services de contrôle des infections pourraient séparer les rôles de surveillance et de prévention Fixer des objectifs réalistes pour la prévention des infections nosocomiales Attendre zéro Sous-déclaration intentionnelle Une PI perçoit l’insécurité de l’emploi après avoir signalé des taux d’infection élevés Par la suite, elle signale intentionnellement des taux plus faibles Auditer régulièrement un échantillon de déterminations, en particulier dans les établissements où les écarts avec les taux d’infection sont élevés. les méthodes automatisées sont courantes Subjectivité dans les définitions Pour le même patient, les IP ne sont pas d’accord pour savoir si un patient a des symptômes urinaires Migrer vers des définitions plus objectives NHSN a récemment modifié les définitions HAI pour l’improvisation Fiabilité Déterminations dichotomiques Pour un même patient, les IP ont des seuils différents pour ce qui constitue une infection. Interpréter des enregistrements sur une échelle ordinale ou par intervalle, comme une échelle qui permet une probabilité d’infection non pratique pour les méthodes manuelles Atténuation L’attention portée à une épidémie de tuberculose dans un hôpital entraîne une surveillance superficielle, abaissant artificiellement les taux d’infection. Programmes de contrôle des infections pour tenir compte des éclosions, des vacances et des maladies. Systèmes automatisés moins sensibles aux variations de personnel ou de travail. Solutions possibles Biais cognitif Une IP met en œuvre une campagne pour réduire les infections de la circulation sanguine associées à la ligne centrale La croyance que les infections seront prévenues Préjugés contre l’identification des infections Les déterminations d’audit discordantes avec les résultats algorithmiques automatisés L’impartialité peut seulement être possible Minimiser les conséquences des taux élevés d’infection pour le personnel de surveillance Les départements de prévention des infections peuvent séparer les rôles de surveillance et de prévention Définir des objectifs réalistes pour la prévention des HAI Attendre zéro événements influence probablement les déterminations Plutôt que de classer les établissements, utiliser des méthodes rigoureuses La PI perçoit l’insécurité de l’emploi après avoir signalé des taux d’infection élevés Par la suite, elle signale intentionnellement des taux plus faibles Auditer systématiquement un échantillon de déterminations, en particulier dans les établissements où les divergences avec les méthodes automatisées sont courantes Subjectivité dans les définitions Pour un même patient, les IP ne sont pas d’accord symptômes urinaires Migrer vers des définitions plus objectives NHSN a récemment modifié les définitions HAI pour améliorer la fiabilité Déterminations dichotomiques Pour un même patient, les IP ont des seuils différents pour ce qui constitue une infection Interpréter des enregistrements sur un ordinal o échelle d’intervalle r, comme une échelle qui permet une probabilité d’infection Pas pratique pour les méthodes manuelles, mais pertinentes pour les méthodes automatisées dans lesquelles les estimations de probabilité peuvent être dérivées des modèles Attentivité Attention à une épidémie de tuberculose hospitalière conduit à une surveillance superficielle, abaissement artificiel Les systèmes automatisés moins sensibles aux variations de la dotation en personnel ou de la charge de travail Pour tous les risques, l’automatisation de la détermination des infections devrait améliorer la fiabilitéAbbreviations: HAI, infection associée aux soins de santé; IP, prévention des infections; NHSN, Réseau national de sécurité des soins de santé View Large Une option extrême pour minimiser les biais serait de partager les dossiers cliniques entre les établissements ou à un emplacement centralisé pour l’interprétation des événements jugés à forte probabilité pour une HAI; De telles déterminations pourraient être indépendantes des influences locales. Malheureusement, un tel système nécessiterait des investissements substantiels dans la capacité de dossiers médicaux électroniques pour permettre le partage d’informations cliniques avec des auditeurs éloignés, un scénario qui risque de se réaliser de nombreuses années. Améliorer la fiabilité de leur système grâce à des changements dans les définitions ou les opérations conçues pour maximiser la fiabilité de l’assimilation des données cliniques complexes. Ces changements portent sur une catégorisation plus objective des IASS, comme la règle du calendrier pour déterminer l’acquisition communautaire ou médicale. Le NHSN continue à former systématiquement les préventeurs d’infections et à orienter les audits externes des déterminations des infections nosocomiales. Plus important encore, ils progressent activement dans la détermination objective des infections. les pays qui permettent l’automatisation, tels que la substitution de la détection d’événements associés à un ventilateur pour remplacer la pneumonie associée au ventilateur

Méthodes automatisées

L’automatisation complète de la détection des infections grâce à l’utilisation d’éléments de données discrets captés dans le dossier médical électronique éviterait bon nombre des problèmes de fiabilité des systèmes reposant sur l’interprétation humaine. Les systèmes automatisés ne seraient pas affectés par les biais cognitifs. des stratégies de modélisation pourraient être utilisées pour estimer les probabilités d’événements plutôt que les déterminations oui / non L’estimation des probabilités par la modélisation des paramètres cliniques devrait éviter les taux d’infection considérablement augmentés susceptibles d’être observés avec la détection d’infection algorithmique ; plutôt que la catégorisation algorithmique binaire, les taux globaux seraient générés en additionnant les probabilités estimées Pour certaines IASS, notamment les complications associées aux ventilateurs, les infections des voies urinaires ou les CLABSI, la détection d’infection entièrement automatisée est susceptible d’être réalisée par certaines institutions Reconnu par les organismes responsables des systèmes de surveillance Bien que des progrès considérables aient été accomplis dans l’utilisation des algorithmes pour la recherche de cas d’infection , il y a eu moins de progrès vers une automatisation complète de la détection des infections. inclusion d’éléments de données qui représentent un résultat direct d’infection ou qui exposent un patient à un risque élevé d’IAS, qui sont calculables et qui sont toujours disponibles pendant les soins cliniques, p. ex. résultats de culture clinique, durée du séjour, température, oxygénation des patients ventilés , l’utilisation de l’appareil Moins idéal est l’incorporation d’éléments de données soumis à variabili Utilisation des codes de classification internationale des maladies de la neuvième révision et de l’utilisation des antimicrobiens, par exemple, cultures de dispositifs ou temps de positivité différentiel pour les hémocultures. Les défis de l’automatisation des déterminations d’infections sont nombreux et parfois compliqués, mais pas insolubles. Le plus important de ces défis est de construire des processus pour enregistrer les données dans des formats calculables et de renforcer la capacité informatique pour agréger les données cliniques et gérer les algorithmes ou modèles pour estimer et additionner les probabilités. Les praticiens et les cliniciens en prévention des infections doivent également accepter que les systèmes entièrement automatisés apportent de la valeur en générant des comparaisons fiables entre les établissements. Parce que les systèmes automatisés objectifs peuvent manquer l’interprétation nuancée d’un clinicien compétent. épisodes qui contra dicter le jugement des cliniciens, ce qui conduira à la frustration Substituer des estimations de probabilité plutôt que des déterminations dichotomiques peut atténuer une telle frustration; cependant, s’appuyer sur des probabilités estimées pour les initiatives internes d’amélioration de la qualité peut être gênant et nécessiter une confirmation manuelle des épisodes présentant une probabilité d’infection relativement élevée.Les définitions migrent vers des critères plus objectifs et les dossiers médicaux électroniques évoluent pour capturer plus complètement les événements cliniques dans des formats calculables discrets, Le passage à des systèmes automatisés pour suivre les infections permettra de mieux mesurer l’efficacité de nos interventions de prévention des infections et nous guidera vers les personnes les plus susceptibles de protéger nos patients contre les infections nosocomiales.

Remarques

Remerciements Mes remerciements à Michael Lin, MD, MPH, pour son examen réfléchi et ses modifications. Conflits d’intérêts potentiels L’auteur ne certifie aucun conflit d’intérêts potentiel. L’auteur a soumis le formulaire ICMJE pour la divulgation des conflits potentiels d’intérêts que les éditeurs jugent pertinents. du manuscrit ont été divulgués