Mesurs


Projet MELODIE

jeudi 19 juin 2014 par Laura

Modélisation et Evaluation des risques à L’hôpital dans un contexte de Désorganisation Interne et Externe

Partenaires :
C-CLIN Paris Nord (P Astagneau)
Inserm UMR-S707 (PY Boëlle)

Financement :
Projet financé par la Région Ile de France, DIM "Maladies Infectieuses" à hauteur de (92 823€) sur 2 ans.

Début du projet : avril 2012
Fin du projet : décembre 2013

Contexte du projet
Dans une situation de désorganisation hospitalière, telle qu’elle peut être provoquée par un afflux inattendu de patients ou un sous-effectif du personnel soignant, on peut attendre un impact sur l’incidence des infections liées aux soins. A cet égard, un contexte épidémique de grande ampleur en population générale (grippe hivernale, épidémie de gastroentérites, RSV, …) peut constituer une période de risque nosocomial accru. Les établissements de santé se doivent d’avoir choisi des plans de lutte efficaces dans une perspective de contrôle du risque nosocomial global.

Objectifs du projet
Dans ce cadre, le projet MELODIE avait pour objectif d’étudier les conséquences en termes de risques nosocomiaux de perturbations de l’organisation hospitalière et déterminer quelles sont les stratégies optimales à adopter en milieu hospitalier.
Pour cela, nous avons réalisé un travail de modélisation mathématique et informatique de la circulation de pathogènes en milieu hospitalier, couplé avec un recueil de données hospitalières associant un suivi des soignants, une surveillance de la circulation de la grippe et une surveillance des infections nosocomiales bactériennes dans des services de réanimation lors de deux années consécutives.

Publications

  • Ferrer J, Boelle PY, Salomon J, Miliani K, L’Hériteau F, Astagneau P, Temime L. Management of nurse shortage and its impact on pathogen dissemination in the intensive care unit. Epidemics. 2014 Dec ;9:62-9.
  • Ferrer J, Salmon M, Temime L. Nosolink : An Agent-Based Approach to Link Patient Flows and Staff Organization with the Circulation of Nosocomial Pathogens in an Intensive Care Unit. International Conference on Computational Science (ICCS), June 5 – 7, 2013, Barcelona

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