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L’utilisation et l’interprétation des études quasi expérimentales sur les maladies infectieuses

May 16, 2020 0 Comment

Les études quasi expérimentales, parfois appelées modèles d’étude pré-post-intervention non randomisés, sont omniprésentes dans la littérature sur les maladies infectieuses, en particulier dans le domaine des interventions visant à réduire la propagation des bactéries résistantes aux antibiotiques. limites de l’approche quasi-expérimentale Cet article présente une hiérarchie d’études quasi-expérimentales applicables aux études sur les maladies infectieuses et qui, si elles sont appliquées, pourraient mener à une recherche plus approfondie et à des liens de causalité plus convaincants entre les interventions et les résultats cognitif.

Dans l’étude des maladies infectieuses et, en particulier, de l’étude du contrôle des infections et de la résistance aux antibiotiques, la conception quasi-expérimentale, parfois appelée conception pré-post-intervention, est souvent utilisée pour évaluer les bénéfices d’interventions spécifiques. études publiées dans des revues cliniques sur les maladies infectieuses et le contrôle des infections et l’épidémiologie hospitalière au cours d’une période de janvier à juin et ont trouvé des études quasi-expérimentalesQuasi-expérimentales englobent un large éventail d’études d’intervention non randomisées Les exemples d’études quasi-expérimentales suivent Par exemple, si un hôpital utilise un désinfectant pour les mains à base d’alcool, l’hôpital peut vouloir étudier l’impact de cette intervention sur le résultat de l’acquisition d’une bactérie résistante aux antibiotiques L’intervention est mise en œuvre, les taux d’acquisition sont mesurés avant l’intervention et après l’intervention, et les résultats sont analysés. Autre exemple, si un hôpital a un taux croissant de pneumonie pulmonaire associée à la ventilation, l’hôpital Un troisième exemple serait une étude de l’effet d’un programme d’éducation / d’intendance antimicrobienne sur les pratiques de prescription d’antibiotiques pré-intervention et post-intervention comme la capacité à collecter les données de routine. les données cliniques ont augmenté, de même que l’utilisation de modèles d’études quasi-expérimentales dans l’étude des maladies infectieuses et dans d’autres disciplines médicales. Cependant, on parle peu de ces études dans la littérature médicale ou dans les manuels d’épidémiologie traditionnels. la littérature en sciences sociales regorge d’exemples de façons de mettre en œuvre ment et améliorer les études quasi-expérimentales Dans cet article, nous visons à passer en revue les différentes conceptions d’études quasi expérimentales et la hiérarchie de ces conceptions en ce qui concerne leur capacité à établir des associations causales entre une intervention et un résultat. Une intervention désinfectante des mains à base d’alcool visant à réduire les taux d’acquisition des bactéries résistantes aux antibiotiques sera utilisée tout au long de l’article pour illustrer les différentes conceptions d’études quasi expérimentales. Nous discutons des problèmes rencontrés dans les études quasi expérimentales et proposons des méthodes pour les améliorer.

Méthodes

Nous avons passé en revue des articles et des chapitres de livre qui discutent la conception d’études quasi-expérimentales La plupart des articles référencés manuels, qui ont ensuite été examinés en profondeur Avantages et inconvénients principaux des études quasi-expérimentales, comme ils se rapportent à l’étude Des déficiences méthodologiques potentielles de quasi-expériences dans l’étude des maladies infectieuses ont été identifiées. En outre, un chiffre récapitulatif décrivant une hiérarchie de modèles d’études quasi-expérimentales est fourni. Figure: les dessins avec des nombres plus élevés ont plus de validité interne vis-à-vis -vis causalité potentielle entre l’intervention et le résultat

Figure Vue largeTélécharger la diapositive des modèles d’étude quasi-expérimentaux les plus pertinents pour la recherche sur les maladies infectieuses Les dessins avec des nombres plus élevés ont plus de validité interne vis-à-vis de la causalité potentielle entre l’intervention et le résultat. à la recherche sur les maladies infectieuses Les dessins avec des nombres plus élevés ont plus de validité interne vis-à-vis de la causalité potentielle entre l’intervention et le résultat

Résultats et discussion

Qu’est-ce qu’une quasi expérience

Les quasi-expériences sont des études qui visent à évaluer des interventions mais qui n’utilisent pas la randomisation Comme les essais randomisés, les quasi expériences visent à démontrer la causalité entre une intervention et un résultatSur base de cette définition, il est évident que de nombreuses études ont été publiées. , en particulier, dans l’étude de la résistance aux antibiotiques, utiliser le modèle d’étude quasi expérimentale. L’essai contrôlé randomisé est généralement considéré comme ayant le plus haut niveau de crédibilité en ce qui concerne l’évaluation de la causalité; Cependant, dans un contexte hospitalier ou de santé publique, l’intervention ne peut souvent pas être randomisée, pour une ou plusieurs raisons: considérations éthiques, incapacité à randomiser les patients, impossibilité de randomiser les lieux et nécessité d’intervenir rapidement. Chacune de ces raisons est discutée Les considérations éthiques ne permettent généralement pas de refuser une intervention dont l’efficacité est connue. Si l’efficacité d’une intervention n’est pas établie, un essai contrôlé randomisé est la conception du choix pour déterminer l’efficacité. Mais si l’intervention étudiée incorpore un intervention thérapeutique, ou si l’intervention est douteuse sur la base d’études quasi-expérimentales ou observationnelles menées antérieurement, les questions éthiques concernant la randomisation des patients sont soulevées. Les interventions ne peuvent souvent pas être randomisées chez des patients individuels. utilisation d’un désinfectant pour les mains à base d’alcool sur vancomyci Comme l’indique la culture de surveillance, il est difficile de randomiser l’utilisation du désinfectant dans des pièces individuelles ou des patients individuels, car une fois désinfecté, il est peu probable qu’un membre du personnel accepte d’être recontaminé avant de voir Le patient suivant n’est pas susceptible d’être d’accord. De même, une intervention basée sur l’éducation pour réduire la PAV ne peut pas être randomisée pour des patients individuels. Les interventions ne peuvent souvent pas être randomisées à des endroits individuels. Par exemple, il est difficile de randomiser désinfectant pour les mains réservé à certains professionnels de la santé Lorsque la conception des emplacements aléatoires est utilisée avec succès, les emplacements sont généralement séparés géographiquement; Cela implique d’autres questions, à savoir si d’autres facteurs de l’environnement sont différents, ce qui complique davantage la conception et l’analyse. Un compromis a été utilisé pour randomiser différentes unités dans un même hôpital. Cependant, il est difficile, politiquement, de mettre en Un autre produit sous-utilisé est l’essai de randomisation en grappes, dans lequel des groupes intacts ou «grappes», plutôt que des individus, sont randomisés Il est souvent nécessaire de recourir à un désinfectant à base d’alcool uniquement dans certaines parties d’un hôpital. Lorsque l’on cherche à contrôler une maladie infectieuse, intervenir rapidement, ce qui rend difficile la conduite d’un essai randomisé. Dans les foyers d’infection provoqués par des bactéries résistantes aux antibiotiques, il y a souvent des pressions pour mettre fin à l’épidémie en intervenant dans tous les cas possibles. zones, et, par conséquent, il n’est pas possible de retenir les soins, ce qui se produirait dans un essai contrôlé randomisé dans lequel l’un des groupes n’a reçu aucune traitement La nécessité clinique et éthique d’intervenir rapidement rend difficile, voire impossible, le long processus de mise en œuvre d’une étude randomisée De plus, il existe un débat important dans la littérature sur le taux d’accord entre essais randomisés et études observationnelles les études sont réalisées rétrospectivement, après qu’une intervention a été mise en œuvre pour mettre fin à une telle épidémie

Quelles sont les menaces à l’établissement de la causalité lorsque des modèles quasi-expérimentaux sont utilisés dans l’étude des maladies infectieuses

Le manque d’assignation aléatoire est la principale faiblesse de la conception quasi-expérimentale. Les associations identifiées dans les quasi-expériences répondent à certaines exigences de causalité, car l’intervention précède la mesure du résultat Aussi, il peut être démontré que le résultat varie statistiquement avec l’intervention , l’association statistique n’implique pas d’association causale, surtout si l’étude est mal conçue. Ainsi, dans beaucoup d’expériences quasi, on se pose le plus souvent la question: existe-t-il d’autres explications de l’association causale apparente? est moins que convaincant Ces hypothèses rivales ou explications alternatives découlent des principes de la conception de l’étude épidémiologique Les principes méthodologiques qui aboutissent le plus souvent à des explications alternatives dans des études quasi expérimentales de maladies infectieuses sont les suivants: difficulté à contrôler les variables confusionnelles importantes, résultats qui s’explique par le principe statistique de régression à la moyenne, et les effets de maturation. La difficulté à contrôler les variables confusionnelles importantes provient du manque de randomisation. Par exemple, dans une étude visant à démontrer que l’introduction d’un désinfectant des taux plus faibles d’acquisition de bactéries résistantes aux antibiotiques, il existe un certain nombre de variables de confusion potentielles importantes qui peuvent avoir différé entre les périodes, à savoir les périodes pré-intervention et post-intervention; Dans une régression multivariée, la première variable pourrait être traitée par des mesures de gravité de la maladie, mais les deuxième et troisième variables confusionnelles seraient difficiles, sinon presque impossible de mesurer et de contrôler La régression à la moyenne est un phénomène statistique répandu Il peut en résulter à tort de conclure qu’un effet est dû au traitement lorsqu’il est, en fait, dû au hasard. Le phénomène a été décrit pour la première fois par Francis Galton He mesuré la taille adulte des enfants et de leurs parents, notant que, lorsque la taille moyenne des parents était supérieure à la taille moyenne de la population, les enfants tendaient à être plus petits que leurs parents De même, lorsque la taille moyenne des parents était plus courte que la taille moyenne de la population, les enfants ont tendance à être plus grands que leurs parents. Dans le traitement de nombreuses maladies infectieuses, ce qui déclenche Par exemple, des cartes de contrôle statistique sont souvent utilisées dans le contrôle des infections pour alerter le personnel de contrôle des infections que les taux de PVA ou d’acquisition de bactéries résistantes aux antibiotiques sont plus élevés que d’habitude. Le principe de régression à la moyenne prédit que ces taux élevés tendront à diminuer, même sans intervention. Cependant, le personnel hospitalier ne peut attendre passivement que ce déclin se produise. Le personnel hospitalier met souvent en œuvre une ou plusieurs interventions et, si baisse du taux , ils peuvent conclure à tort que le déclin est causalement lié à l’intervention En fait, une explication alternative pourrait être la régression à la moyenne Les effets de la maturation menacent la validité de conclure qu’une intervention a causé un résultat Ces effets sont liés aux changements naturels que les patients expérience avec le passage du temps Ces changements de maturation peuvent menacer Validité finale de l’étude De plus, il existe des tendances saisonnières cycliques qui peuvent menacer la validité de l’attribution d’un résultat observé à une intervention. Par exemple, les infections virales ont des tendances saisonnières menant à des taux plus élevés de PVA en hiver. , si le taux de PVA avant l’intervention est mesuré en hiver, et que l’intervention a lieu au printemps, alors la baisse du taux de PAV peut être due à la tendance saisonnière et non à l’intervention.

Quelles sont les différentes conceptions d’études quasi-expérimentales

g le personnel hospitalier pour relever le lit des patients et suivre un protocole de sevrage ventilatoire mécanique, on s’attendrait à observer une diminution de l’incidence de la PAV mais pas de l’incidence des infections urinaires. Cependant, un certain nombre de variables confusionnelles importantes, telles que Ainsi, si les taux de PVA et d’IVU étaient tous deux mesurés, et si les taux de PVA diminuaient après l’intervention, mais que les taux d’IVU ne l’étaient pas, alors les données seraient plus convaincantes. Cette conception ajoute une troisième mesure post-test à la conception du prétest-post-test du groupe, puis supprime l’intervention avant qu’une mesure finale O ne soit effectuée. L’avantage de cette conception est qu’elle permet de tester des hypothèses sur le résultat en présence et en l’absence de l’intervention Ainsi, si l’on prédit une diminution du résultat entre O et O c’est-à-dire après la mise en œuvre de l’intervention, alors o ne prédirait une augmentation du résultat entre O et O, c’est-à-dire après la suppression de l’intervention. Si l’on pense que l’intervention a des effets persistants, alors O doit être mesuré après que ces effets ont probablement disparu. , une étude serait plus convaincante si elle démontrait que les taux d’acquisition des ERV diminuaient suite à une intervention avec désinfectant pour les mains à base d’alcool O et O inférieur à O et que lorsque l’utilisation du désinfectant était interrompue, les taux augmentaient O plus grand que O et O L’avantage de cette conception est qu’elle démontre la reproductibilité de l’association entre l’intervention et le résultat. Par exemple, l’association est plus susceptible d’être causale si l’on démontre que l’utilisation d’un désinfectant pour les mains à base d’alcool entraîne une diminution de la résistance aux antibiotiques taux à la fois quand il est d’abord introduit et à nouveau quand il est réintroduit après une interruption de l’intervention Comme dans la conception de l’étude, l’hypothèse Il faut souligner que l’effet de l’intervention est transitoire. Ce concept n’est pas souvent utilisé dans l’étude des maladies infectieuses en raison des problèmes éthiques liés à l’élimination d’un traitement qui semble efficace. Cependant, épidémiologiquement, il est mieux conçu que précédemment décritCatégorie: Modèles quasi-expérimentaux utilisant des groupes de contrôle et des prétests Le lecteur doit noter que, dans tous ces modèles, l’intervention n’est pas randomisée. Les groupes de contrôle choisis sont des groupes de comparaison. pour évaluer la comparabilité initiale des groupes L’hypothèse est que plus la différence entre les mesures pré-test est faible, moins il y a de variables de confusion importantes entre les groupes. Dans chaque notation symbolique, la conception du groupe d’intervention est au-dessus de la ligne horizontale. et que pour le groupe de comparaison est ci-dessousUn groupe témoin non traité L’utilisation d’un groupe de prétest et d’un groupe de comparaison permet d’éviter certaines menaces à la validité. Toutefois, comme les groupes ne sont pas équivalents, les patients ne sont pas affectés à des groupes par randomisation, un biais de sélection peut exister Par exemple, supposons qu’une intervention désinfectante à base d’alcool soit instituée dans l’unité de soins intensifs médicaux et non dans l’unité de soins intensifs. Si les taux Oa dans les unités de soins intensifs et obstétriques sont similaires, cela suggère qu’il y a peu de différence dans les variables de confusion importantes entre les unités Si Oa est inférieur à Oa, mais Ob est semblable à Ob, cela suggère que le résultat observé peut être lié à l’interventionUn modèle de groupe témoin non traité qui utilise des échantillons pré-test et post-test dépendants. cette conception, le pré-test est administré à des moments différents Le principal avantage de cette conception est qu’elle contrôle pour potentiellement différent Dans notre exemple, les mesures O et O permettraient de faire une évaluation pour savoir s’il y a eu des changements dans le temps des taux d’acquisition des ERV avant l’intervention dans les deux USI et si ces changements ont changé dans le temps. étaient similaires ou différents.Un modèle de groupe témoin non traité qui utilise des échantillons pré-test et post-test dépendants et des réplications de commutationAvec ce plan d’étude, le chercheur administre une intervention ultérieurement à un groupe qui servait initialement de groupe témoin non-intervention. qu’elle démontre la reproductibilité dans différents groupes de sujets Cette conception de l’étude ne se limite pas aux groupes; en effet, les résultats de l’étude sont plus valables si l’intervention est répétée dans différents groupes à plusieurs reprises. Dans l’exemple du désinfectant pour les mains à base d’alcool, on peut intervenir dans l’USI médicale puis intervenir plus tard dans l’USI chirurgicale.

Résumé

Bien que les études quasi expérimentales soient omniprésentes dans la littérature sur les maladies infectieuses, en particulier dans le domaine des interventions visant à réduire la propagation des bactéries résistantes aux antibiotiques, peu de choses ont été écrites sur les avantages et les limites de l’approche quasi expérimentale. Dans cet article, il existe une hiérarchie de modèles d’études quasi expérimentales, certains modèles étant plus susceptibles que d’autres de permettre des interprétations causales des associations observées. Les forces et les limites d’un plan d’étude particulier doivent être discutées lors de la présentation d’une étude quasi expérimentale. Les enquêteurs devraient choisir la conception la plus solide possible compte tenu des circonstances particulières