Title: Comment mesurer les risques associ
1Comment mesurer les risques associés aux soins ?
Recherche sur la Sécurité des patients
Cours préparatoire 3ème Séance
- Philippe Michel, MD, PhD
- 3 février 2011
nous avons tendance à mettre laccent sur ce
qui est mesuré John Kenneth Galbraith
2Votre professeur
- Philippe Michel, MD, PhD,
- Directeur, centre régional qualité et sécurité
des soins, Bordeaux, France - Expert auprès de lOMS sur de nombreux projets
- Vice-président de la commission Sécurité des
Patients au Haut Conseil de la Santé Publique,
Ministère de la Santé - Responsable des études nationales sur les
événements indésirables associés aux soins
2004/2009
3Objectifs pédagogiques
- Connaître les enjeux et les objectifs de la
mesure - Connaître les sources de données
- Connaître les grands types de méthodes permettant
la mesure et lévaluation - Connaître les principales méthodes de mesure
permettant de faire des estimations robustes de
la fréquence des événements indésirables
(épidémiologie) - Décrire les méthodes validées par lOMS
4Quizz
- Lesquelles des mesures ci-après portent sur les
erreurs ? - Le pourcentage de patients ayant subi une
intervention abdominale et qui
développent une infection de la plaie - Le nombre derreurs de médication survenant
chaque jour dans une unité de soins intensifs - Le taux de décès en chirurgie cardiaque
- Le pourcentage de personnel infirmier par lit en
soins intensifs - Parmi ces méthodes, lesquelles sont pertinentes
pour faire une estimation robuste de la fréquence
des événements indésirables? - Observation systématique dune activité de soins
- Système de signalement interne à létablissement
- Revue de dossiers
- Analyse approfondie des causes
5Quizz
- En moyenne, quelle est la fréquence derreurs
médicales survenant dans une unité de soins
intensifs? - Un ou deux erreurs par patient et par semaine
- Un ou deux erreurs par patient et par jour
- Dix erreurs à lheure par patient
- Pas derreurs sil sagit dune bonne unité
- A quelles étapes en gestion des risques la mesure
est-elle utile ? - Identification des niveaux de risque
- Priorisation
- Mise en œuvre des actions
- Evaluation dimpact des actions
6Définition La mesure
- Comparer une grandeur physique qui caractérise un
objet (ou un événement) avec celle choisie comme
unité de mesure - Chaque mesure comprend du bruit
- Certaines sont aléatoires, appelées erreur de
mesure - Certaines sont systématiques, appelées biais de
mesure
Valider la mesure consiste à réduire le bruit
7Pourquoi mesurer ?
Identification des risques associés aux soins
Priorisation des risques
Place de la mesure
Maîtrise des risques (mise en œuvre des actions)
Evaluer limpact de ces actions
8Pas doutil de mesure universel en matière de
sécurité des patients
- Se familiariser avec des outils de mesure
- Les essayer dans un contexte local
- Vérifier quils sont valides
- Promouvoir le partage dexpérience en matière
defficacité, de faisabilité, dacceptabilité
9Que mesure-t-on ?
- Les événements indésirables associés aux soins
- Les conséquences (décès, invalidité, etc.)
- Les erreurs erreur dindication, délai dans la
prise en charge, erreur de réalisation - Les facteurs contributifs tout défaut, échec ou
dysfonctionnement des méthodes opérationnelles,
des processus ou de linfrastructure
10Sources dinformation sur la sécurité des patients
Dossiers de patients
Bases de données informatisées
Systèmes de signalement et dapprentissage
Observation/interview
11Données collectées en routine
12Collecte ad hoc auprès des professionnels /
patients
11
13Taux dévénements indésirables médicamenteux (en
de patients hospitalisés)
Leape et coll. 1997
14Méthodes épidémiologiques
- Collecte de données structurée, standardisée et
validée, exhaustive ou sur un échantillon - Seules les méthodes épidémiologiques permettent
la comparaison dans le temps et lespace
15Bases de données (si exhaustives)Enquêtes (le
plus souvent sur échantillon)
Quelles méthodes permettent-elles une estimation
robuste de la fréquence des EIG ?
16Observation directe des professionnels
- Efficace pour déceler les erreurs actives et
certains facteurs contributifs (liés aux
individus, aux équipes et aux tâches) - Parfois le seul moyen davoir des données
- Potentiellement exacte, précise
- Formation/Coûteuse
- Surcharge dinformations
- Effet Hawthorn ?
- Biais rétrospectif ?
- Inefficace dans lobservation des facteurs
contributifs les plus profonds
17Yoel Donchin et al
- Etude prospective observationnelle dans une unité
de soins intensifs à laide dune observation
directe par le personnel médical, et de la
collecte derreurs constatées
18Donchin Y, Gopher D, Olin M, et al. A look into
the nature and causes of human errors in the
intensive care unit. Qual. Saf. Health Care 2003,
12 143-147
- Link to Abstract (HTML) Link to Full Text (PDF)
19Méthodes schéma détude
- Observations directes multiples
- Signalement derreurs par les infirmiers et
médecins immédiatement après leur identification - Observations sur 24h par des observateurs
externes, spécialisés en facteurs humains - Erreurs classées par niveau de sévérité, par
type de professionnel et par type dactivité - Population staff de lunité de soins intensif
medical-chirurgical du Hadassah-Hebrew University
Medical Center, Jerusalem - Unité 6 lits de soins intensifs lits
supplémentaires en cas de surcharge
20Méthodes Collecte des données (1)
- Signalement derreurs par les infirmiers et
médecins immédiatement après leur identification - Erreurs classées de façon indépendante par trois
membres seniors du service sur une échelle à 5
niveaux - Questionnaire de collecte
- Heure didentification
- Profil de la personne ayant commis lerreur et
de celle qui la identifiée - Description brève de lerreur
- Cause présumée
21Méthodes Collecte des données (2)
- Observation en continue 24/24 par des
observateurs externes - 46 patients représentatifs de la population de
lunité - Profil dactivité et fréquence/type derreurs
- Observateurs formés par une infirmière senior de
lunité - Analyse
- Distribution des fréquences, activité moyenne,
taux derreur, pourcentages - Logiciel permettant la saisie et lanalyse
descriptive simple et croisée
22Principaux résultats
- En quatre mois dobservation, 554 erreurs ont été
identifiées - Les observateurs ont inclus au total 8 178
activités pendant lobservation des 46 patients
pendant 24 heures de surveillance - 178 activités/patient/jour en moyenne
- 1,7 erreur par patient et par jour en moyenne
(0.95 des activitiés) - Deux erreurs graves et potentiellement
dommageables pour les patients par jour - Autant de signalements par les médecins et par
les infirmières, bien que les infirmières aient
plus dactivités par jour
23Discussion par les auteurs leçons et conseils
- Un point damélioration de létude ?
- Réaliser la même étude après mise en place des
actions damélioration." - Faisable et acceptable dans les pays en
développement? - Je ne sais pas. La réponse est plus spécifique
à une unité quà un pays. Mais la méthode semble
appropriée pour les pays en développement."
24Revue de dossiers
- Utilise des informations existantes
- Communes
- Evaluation non fiable
- Méthode chère
- Dossiers incomplets, perdus
- Hindsight bias (biais de retrospection)
25Ross Baker
- Analyse rétrospective de dossiers hospitaliers
pour identifier les événements indésirables et
évitables au Canada
26- Baker GR, Norton PG, Flintoft V, et al. The
Canadian Adverse Events Study the incidence of
adverse events among hospital patients in Canada.
CMAJ, 2004, 1701678-1686
Link to Abstract (HTML) Link to Full Text (PDF)
27Méthodes Conception de l'étude et objectifs
- Design Analyse rétrospective de dossiers
- Etablissements de court séjour tirés au sort
dans 5 provinces - Revue de dossiers excluant la psychiatrie, la
pédiatrie et lobstétrique dans chaque
établissement en 2000 - Objectifs
- Estimer lincidence des événements indésirables
graves dans un échantillon représentatif
détablissements - Décrire la fréquence et le type dEIG
- Comparer le taux dEIG entre types
détablissement et dactivité
28Méthodes Population étudiée et contexte
- Echantillon quatre hospital tirés au sort dans
la liste des établissements éligibles dans
chacune des 5 provinces - Un établissement universitaire
- Un grand établissement(100 lits ou plus)
- Deux petits établissements (moins de 100 lits)
- Critères déligibilité
- Situé à moins de 250km du centre de recherche
de la province - Au moins1500 admission en 2002
- Existence dun service durgence ouvert 24/24
- Etablissements mono-spécialité exclus
29Méthodes Population étudiée et contexte (2)
- Population dossiers de lannée 2000 tirés au
sort - Objectif de revoir 230 dossiers dans les gros
établissements et 142 dans les petits, pour
atteindre un total de 3 720 admissions - Parmi les 4 164 admissions incluses, 3 745
dossiers (89.9) eligibles - Méthodes de collecte des données fondées sur des
études antérieures, notamment aux USA, Australie
et Royaume Uni - Recueil informatique pour sassurer de
lexhaustivité du recueil - Formation de leaders médecin et infirmier dans
chaque Province - Utilisation de questionnaires de recueil
standardisés
30Méthodes Processus d'examen des dossiers
- Etape 1
- Identification de dossiers avec EIG potentiels
avec 18 critères de détection - Etape 2
- Revue des dossiers positifs par un médecin
- Evaluation de la nature liée aux soins, de la
sévérité et de lévitabilité
31Principaux résultats
- Taux dincidence 7.5 pour 100 admissions
- Conséquences
- 5 avec incapacité permanente
- 16 avec décès
- Plus dun tiers des EIG évitables (37)
- 9 de décès associés à un EIG considéré comme
évitable
32Discussion par les auteurs leçons et conseils
- Un point damélioration de létude?
- Former les enquêteurs sur une période plus
longue et former tous les enquêteurs ( 3 jours) - Faisable et acceptable dans les pays en
développement? - 3 Projets OMS
- Enquête au Moyen Orient et en Afrique
- Enquête en Amérique du Sud
- Développement de méthodes adaptées à un contexte
pauvre en information
33Etudes de cohorte / surveillance clinique
- Potentiellement appropriée et précise pour les
EIG - Robuste pour tester lefficacité des
interventions - Peut être intégrée aux soins
- Chère
- Incapable didentifier les EIG survenant à
distance
34Michel P, Quenon JL, Djihoud A, Tricaud-Vialle S,
de Sarasqueta AM. A French national survey of
inpatients adverse events prospectively assessed
with ward staff. Qual Saf Health Care
200716369-77.Michel P, Quenon JL,
deSarasqueta AM, Scemama O. Comparison of three
methods for estimating rates of adverse events
and rates of preventable adverse events in acute
care hospitals. BMJ. 2004328199-202
Etude de cohorte Michel P. et al
35Objectifs
- Estimer lincidence des événements indésirables
graves (EIG) observés en milieu hospitalier - EIG causes dhospitalisation
- EIG identifiés pendant lhospitalisation
- En estimer la part évitable
- Analyser les causes latentes et les facteurs
contributifs - Constituer des données de références pour des
enquêtes ultérieures
36Méthode didentification des EIG
- Détection
- Enquêteurs infirmiers
- Avec le cadre de santé et les dossiers des
patients - Trois passages pendant les 7 jours
- Confirmation
- Enquêteurs médecins
- Avec le médecin et les dossiers des patients
- Un passage en fin de période dobservation
37EIG inclus
- La fenêtre dobservation une fenêtre de 7 jours
- Tous les séjours des patients présents ou
entrants dans la période dobservation
38Analyse des données
- Densité dincidence des événements survenus
pendant les séjours observés - Proportion des patients admis pour un EIG
39EIG pendant lhospitalisation
- EIG pendant lhospitalisation
- Densité dincidence 6,6 EIG pour 1000 jours
dhospitalisation (IC95 5,7 7,5) - 35 jugés évitables
- Soit entre 120 000 et 190 000 EIG évitables par
an - 50 des EIG sont liés à la période
péri-opératoire (infections et complications
mécaniques)
40Hospitalisations causées par un EIG
- Proportion dadmission causées par un EIG 3,9
(IC95 3,3 4, 6) - 2/3 médecine de ville, 1/3 réadmission
- 47 évitables
- Soit entre 125 000 et 205 000 admissions
évitables par an - 40 sont liés aux médicaments, 40 aux suites
dinterventions chirurgicales
41EIG associés aux médicaments
- concernent
- La moitié des EIG causes dhospitalisation
- Le tiers des EIG survenus pendant
lhospitalisation - Pour les EIG survenus pendant lhospitalisation,
lomission (absence de traitement) représente la
moitié des erreurs liées à la pratique - en particulier absence danticoagulants chez les
personnes âgées
42EIG période péri-opératoire
- Une fréquence élevée dEIG liés aux interventions
- Peu dévénements liés directement à lanesthésie
- Linfection du site opératoire, une complication
fréquente - Autant dinfections liées aux soins que de
complications mécaniques (hémorragie,
hématome, défaut cicatrisation) - Les EIG surviennent souvent majoritairement lors
de situations à risques spécifiques - Des EIG liés à des erreurs, souvent évitables
43Facteurs contributifs les plus fréquents
- Défaut de communication interne
- Absence de protocoles de soins
- Planification des tâches non adaptée
- Collaboration insuffisante entre les soignants
- Insuffisance de communication entre les
professionnels et le patient - Charge de travail importante
44Discussion par les auteurs leçons et conseils
- Un point damélioration de létude?
- Former les enquêteurs sur une période plus longue
et former tous les enquêteurs ( 3 jours) - Faisable et acceptable dans les pays en
développement? - Un test transculturel est nécessaire aavant de
proposer cette méthode
45Méthodes testées dans des pays en développement
46Etudes de prévalence
47Choisir la méthode adaptée
WHO Patient Safety Philippe Michel, MD, PhD
48Observation de la délivrance des soins, centrée
sur la sécurité des injections
- Observation structurée des matériels et
équipements - Observation structurée des pratiques (WHO
guidelines) - 25 observations au minimum par établissement,
réparties dans plusieurs services - Interview des professionnels sur la disponibilité
des matériels et équipements - Croisement des résultats issus des trois
approches
49(No Transcript)
50(No Transcript)
51Interview des professionnels
- Recherche systématique des EIG chez les patients
hospitalisés - EIG survenus pendant lhospitalisation
- EIG causes dhospitalisation
- Méthode proche de la revue de dossier
- Investigateurs externes
- Deux phases de recueil
- Phase 1 de détection interview dune infirmière
- Phase 2 danalyse des événements, de ses
conséquences et de ses causes, - avec un médecin du service
- Toute documentation peut être consultée
- Etude de type un jour donné, permettant de
calculer la prévalence des EIG
52(No Transcript)
53Quelques résultats de prévalence
- 17 à 24 des patients ont au moins un événement
indésirable grave - 16 à 19 des patients ont au moins un événement
indésirable grave évitable
54Conclusion
- Importance du phénomène
- La mesure est le fondement de toute démarche de
prévention et de gestion des risques liés aux
soins - Nombreuses méthodes, produisant des résultats
différents - Des méthodes adaptées aux contextes de pauvreté
dinformation disponible mises à disposition par
lOMS en 2009
55Discussion
- Les participants donnent des exemples de dommages
fréquents survenus sur leur lieu de travail
(hôpital) - Les participants suggèrent des méthodes
potentiellement réalisables pour mesurer les
effets indésirables sur leur lieu de travail
56Sommaire
- Il existe différentes méthodes pour mesurer les
erreurs et les effets indésirables. Chacune
delles enregistre des points forts, et des
points faibles - Observation directe
- Surveillance clinique
- Analyse des données administratives
- Les grands ensembles de mesure peuvent contenir
plusieurs combinaisons de méthodes de mesure.
57Introduction à la Recherche sur la Sécurité des
Patients
Arguments en faveur de la Recherche sur la
sécurité des patients
58Publications
- Baker GR, Norton PG, Flintoft V, et al. The
Canadian adverse events study the incidence of
adverse events among hospital patients in Canada.
CMAJ, 2004, 1701678-1686. - Bates DW, Cullen DJ, Laird N, et al. Incidence
of adverse drug events and potential adverse drug
events. JAMA. 199527429-34. - Brennan T, Leape L, Laird N, et al. The
incidence of adverse events and negligence in
hospitalized patients results from the Harvard
Medical Practice Study I. N Engl J Med
1991324370-376. - Donchin Y, Gopher D, Olin M, et al. A look into
the nature and causes of human errors in the
intensive care unit. Qual. Saf. Health Care 2003,
12143-147. - Leape L, Brennan T, Laird N, et al. The nature
of adverse events in hospitalized patients
results from the Harvard Medical Practice Study
II. N Engl J Med 1991324377-384. - Michel P, Quenon JL, de Sarasqueta AM, Scemama O.
Comparison of three methods for estimating rates
of adverse events and rates of preventable
adverse events in acute care hospitals. BMJ,
2004, 328 199. - Thomas EJ, Petersen LA. Measuring errors and
adverse events in health care. J Gen Intern Med
20031861-67.
59Quizz
- Lesquelles des mesures ci-après portent sur les
erreurs ? - Le pourcentage de patients ayant subi une
intervention abdominale et qui
développent une infection de la plaie - Le nombre derreurs de médication survenant
chaque jour dans une unité de soins intensifs - Le taux de décès en chirurgie cardiaque
- Le pourcentage de personnel infirmier par lit en
soins intensifs - Parmi ces méthodes, lesquelles sont pertinentes
pour faire une estimation robuste de la fréquence
des événements indésirables? - Observation systématique dune activité de soins
- Système de signalement interne à létablissement
- Revue de dossiers
- Analyse approfondie des causes
60Quizz
- En moyenne, quelle est la fréquence derreurs
médicales survenant dans une unité de soins
intensifs? - Un ou deux erreurs par patient et par semaine
- Un ou deux erreurs par patient et par jour
- Dix erreurs à lheure par patient
- Pas derreurs sil sagit dune bonne unité
- A quelles étapes en gestion des risques la mesure
est-elle utile ? - Identification des niveaux de risque
- Priorisation
- Mise en œuvre des actions
- Evaluation dimpact des actions
61Merci de votre attention