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XV. Note méthodologique sur le calcul du RSI
La totalité des données du réseau de 1995 à 2005 a servi de base au calcul des RSI. La modélisation
mathématique utilisée pour le calcul du nombre attendu d’ISO est une régression logistique. Ce modèle permet
en effet d’établir les probabilités d’ISO prédites pour chaque intervention.
Les facteurs d’ajustement utilisés dans la modélisation mathématique sont les facteurs recueillis dans le réseau
de surveillance et sont des facteurs reconnus dans la littérature. Une 1 ère analyse univariée de l’association entre
chaque facteur d’ajustement et la survenue d’une ISO est effectuée, permettant le calcul de l’odds-ratio et de
son intervalle de confiance à 95%. Cette 1 ère analyse permet de sélectionner les facteurs d’ajustement à intégrer
dans l’analyse multivariée. L’analyse multivariée (régression logistique) fournit une équation P = F(X) où P est la
probabilité pour une intervention donnée de présenter une ISO et X l’ensemble des facteurs d’ajustement. Cette
probabilité est dite « probabilité prédite ». Les probabilités prédites de chaque intervention réalisée pendant
l’année dans un service donné sont additionnées. Le résultat correspond au nombre d’ISO attendu par service
pour l’année correspondante.
La distribution de Poisson est utilisée pour tester si le RSI diffère significativement de 1. La distribution de
Poisson permet en effet de calculer la probabilité que le nombre d’infections observé soit égal au nombre
d’infections attendu dans une distribution de Poisson de paramètre nombre d’ISO attendu. Si la probabilité p est
inférieure au seuil critique choisi (0.05) on pourra dire que le RSI diffère significativement de 1 sinon, on pourra
dire que le RSI ne diffère pas significativement de 1.
Deux modélisations distinctes ont été effectuées :
- une modélisation pour les ISO superficielles, permettant d’obtenir le nombre attendu d’ISO superficielles. Le
tableau I présente les odds-ratios ajustés de l’analyse multivariée par régression logistique
- une modélisation pour les ISO profondes ou organe/espace, permettant d’obtenir le nombre attendu d’ISO
pour cette catégorie d’ISO. Le tableau II présente les odds-ratios ajustés de l’analyse multivariée par
régression logistique.
La formule permettant le calcul de la probabilité prédite de présenter une ISO pour une intervention i réalisée
dans un service donné est la suivante 1 :
Logit P i = = α + β 1n *type d’établissement + β 2 *sexe + β 3n *âge + β 4n *classe contamination + β 5n *ASA + β 6 *durée
intervention + β 7 *durée préopératoire + β 8 *urgence + β 9 *procédure multiple + β 10 *coeliochirurgie + β 11 *implant
+ β 12 *chirurgie ambulatoire + β 13n *code intervention
La valeur de α et des β est donnée dans le tableau III pour les ISO superficielles et dans le tableau IV pour les
ISO profondes.
La formule permettant le calcul du nombre attendu d’ISO pour un service donné est la suivante :
Σ Nombre
d’interventions
i=1
Exp(LogitPi)
]
(1 + Exp(LogitPi))
1 Lorsque l’indice du β est suivi d’un « n », cela signifie que la variable est décomposée en plusieurs modalités, nécessitant de prendre en
compte le β de chacune des modalités pour l’écriture de la formule.
Ex : la classe de contamination est décomposée en 4 modalités : 1 à 4. Chacune des modalités présente un β : β 4n*classe contamination
s’écrit donc en fait : β 4,1*classe contamination1 + β 4,2*classe contamination2 + β 4,3*classe contamination3 + β 4,4*classe contamination4
Résultats ISO Sud Est – année 2005 60